Maschinelles Lernen (MLOps-Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (lokal, Cloud und andere), nach Anwendung (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, öffentlicher Sektor und andere) und regionale Prognose bis 2035

MACHINE LEARNING OPERATIONS (MLOPS-MARKTÜBERSICHT

Die globale Marktgröße für maschinelle Lernoperationen (mlops) betrug im Jahr 2026 1555,34 Millionen US-Dollar und wird bis 2035 voraussichtlich 104516,06 Millionen US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 41,8 % im Prognosezeitraum entspricht.

Machine Learning Operations (MLOps) bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die darauf abzielen, den Arbeitsablauf von Lernsystemen für Geräte zu automatisieren und zu rationalisieren, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und Erhaltung in der Fertigung. MLOps umfasst die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, DevOps-Ingenieuren und IT-Abteilungen, um das System zu standardisieren und zu steuern und Erkenntnisse über den Lebenszyklus zu gewinnen. Dazu gehören Datenführung, Versionserstellung, Versionsvalidierung, Bereitstellung, Nachverfolgung und Governance. Das Ziel von MLOps besteht darin, die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen zu steigern und so höhere Unternehmenseffekte durch KI-Initiativen sicherzustellen. Dieser Datensatz analysiert die aktuelle Marktlandschaft, Schlüsselmerkmale, Boomtreiber, Herausforderungen und lokale Aussichten für den Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps). Durch das Verständnis dieser Dynamik können Stakeholder wertvolle Einblicke in zukünftige Marktchancen und strategische Notwendigkeiten in diesem sich unerwartet entwickelnden Generationsbereich gewinnen.

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GLOBALE PROBLEME, DIE SICH AUF MASCHINENLERNENBETRIEB AUSWIRKEN (MLOPS-MARKTCOVID-19-AUSWIRKUNGEN

"Machine-Learning-Operationen (MLOps-Branche) hatten aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie einen negativen Effekt"

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die internationale COVID-19-Pandemie hat die Einführung von Machine Learning Operations (MLOps)-Praktiken drastisch ausgeweitet. Der schnelle Übergang zu virtuellen Abläufen in verschiedenen Sektoren zur Unterstützung von Remote-Arbeit, Online-Angeboten und erhöhten Anforderungen an die Informationsverarbeitung hat den dringenden Bedarf an umweltfreundlichen und skalierbaren KI- und ML-Einsätzen deutlich gemacht. Während anfängliche finanzielle Unsicherheiten möglicherweise zu einigen Verzögerungen bei der Implementierung von Missionen geführt haben, hat die Pandemie die Bedeutung von Agilität und Automatisierung bei der Einführung und Bewältigung von ML-Moden unterstrichen, um den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen und Käuferverhalten gerecht zu werden. Diese erweiterte Anerkennung der virtuellen Transformation und der strategischen Bedeutung von KI führte zu einem enormen Wachstum des MLOps-Marktes, da Unternehmen versuchten, ihre ML-Workflows zu rationalisieren und die Kosten ihrer KI-Investitionen zu maximieren.

NEUESTER TREND

"Zunehmende Einführung von PCIe-Standards höherer Generation zur Förderung des Marktwachstums"

Der neueste Trend auf dem Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) ist die zunehmende Integration von MLOps-Systemen mit fortschrittlicher Hardware-Infrastruktur, insbesondere solchen, die technologisch bessere PCIe-Standards nutzen. Da die Arbeitslast des Systemlernens immer komplizierter und aufzeichnungsintensiver wird, muss die zugrunde liegende Hardware Datenübertragungs- und -verarbeitungskompetenzen mit hoher Geschwindigkeit bieten. MLOps-Strukturen werden optimiert, um Modelle effizient zu steuern und auf einer Infrastruktur einzurichten, die mit Technologien wie PCIe Gen4 und Gen5 ausgestattet ist, die deutlich verbesserte Statistik-Switch-Quotes bieten, die für das Training und die Inferenz von groß angelegten ML-Modellen wichtig sind. Dieser Trend spiegelt die zunehmende Erkenntnis wider, dass effizientes MLOps eine gute Kopplung zwischen Software-Workflows und leistungsstarker Hardware erfordert.

MASCHINENLERNENBETRIEB (MLOPS-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in On-Premise, Cloud und andere kategorisiert werden

• Vor Ort: Dieses Segment umfasst MLOps-Plattformen und -Tools, die in den eigenen Rechenzentren einer Organisation bereitgestellt und verwaltet werden. Vor-Ort-Lösungen bieten eine bessere Kontrolle über Daten und Infrastruktur, erfordern jedoch möglicherweise erhebliche Vorabinvestitionen und laufende Wartung.
• Cloud: Dieses Segment umfasst MLOps-Plattformen und -Dienste, die von Cloud-Anbietern angeboten werden. Cloudbasierte MLOps-Lösungen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, häufig mit integrierten Diensten für Datenspeicherung, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen.
• Andere: Zu dieser Kategorie können Hybridbereitstellungen gehören, die On-Premise- und Cloud-Ressourcen kombinieren, sowie Managed-Service-Provider, die spezialisierte MLOps-Lösungen anbieten.

Auf AntragBasierend auf der Anwendung kann der globale Markt in BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, öffentlicher Sektor und andere kategorisiert werden

• BFSI (Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen): Der BFSI-Sektor nutzt MLOps, um die Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen für Anwendungen wie Betrugserkennung, Risikomanagement, Kundenanalyse und algorithmischen Handel zu optimieren.
• Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen erleichtert MLOps die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen für die medizinische Bildanalyse, Arzneimittelentwicklung, personalisierte Medizin und Patientendiagnostik.
• Einzelhandel: Einzelhandelsunternehmen nutzen MLOps, um ML-Modelle für Nachfrageprognosen, Kundensegmentierung, personalisierte Empfehlungen und Lieferkettenoptimierung zu verwalten.
• Fertigung: MLOps in der Fertigung ermöglicht den Einsatz von ML-Modellen für vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und Lieferkettenmanagement.
• Öffentlicher Sektor: Regierungsbehörden und Organisationen des öffentlichen Sektors nutzen MLOps für Anwendungen wie Bürgerdienste, öffentliche Sicherheit, Betrugserkennung und Ressourcenmanagement.
• Andere: Diese Kategorie umfasst Anwendungen in Branchen wie Telekommunikation, Energie, Transport sowie Medien und Unterhaltung.

MARKTDYNAMIKDie Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

"Wachsende Nachfrage nach Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung in Rechenzentren und HPC zur Ankurbelung des Marktes"

Ein treibender Faktor für das Wachstum des Marktes für Machine Learning Operations (MLOps) ist die steigende Nachfrage nach effizienter Verwaltung und Bereitstellung von Systemlernmodellen in Statistikzentren und High-Performance-Computing-Umgebungen (HPC). Die zunehmende Komplexität und Größe von ML-Arbeitslasten, die durch Entwicklungen wie umfangreiche Informationsanalysen und umfassende Wissensgewinnung vorangetrieben werden, erfordern leistungsstarke MLOps-Plattformen, um den gesamten ML-Lebenszyklus zu rationalisieren. Diese Systeme ermöglichen ein schnelleres Experimentieren, Bereitstellen und Verfolgen von Modellen und tragen so zu einer verbesserten Leistung und Nutzung von Hochgeschwindigkeits-Computing-Ressourcen bei.

"Verbreitung bandbreitenintensiver Anwendungen zur Erweiterung des Marktes"

Die zunehmende Akzeptanz bandbreitenintensiver Anwendungen, zu denen Echtzeit-Videoanalysen, Sprachverarbeitung und komplizierte Simulationen in verschiedenen Branchen gehören, ist ein weiterer wichtiger Treiber. Diese Pakete hängen stark von maschinellen Lernmodellen ab, die eine effiziente Bereitstellung und kontinuierliche Nachverfolgung erfordern. MLOps bietet die wichtigen Frameworks und Geräte, um den Lebenszyklus dieser besorgniserregenden ML-Programme zu verwalten und deren Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Gesamtleistung in Produktionsumgebungen sicherzustellen.

Zurückhaltender Faktor

"Kosten für die Implementierung von Hochgeschwindigkeits-PCIe Gen5 könnten das Marktwachstum behindern"

Die Komplexität und die damit verbundenen Kosten der Einführung überlegener MLOps-Plattformen und deren Integration in die bestehende IT-Infrastruktur können den Marktboom bremsen, insbesondere für kleinere Unternehmen oder solche mit begrenzten Ressourcen. Auch der Bedarf an Fachkompetenzen in den Bereichen Datenwissenschaft, DevOps und IT-Betrieb zur effizienten Nutzung von MLOps-Tools kann eine Herausforderung darstellen. Die anfängliche Finanzierung in MLOps-Strukturen kann zusammen mit den anhaltenden Kosten für Bildungs- und Infrastruktur-Upgrades zu langsameren Einführungsraten in wertempfindlichen Märkten oder Organisationen führen, die sich noch in einem frühen Stadium ihrer KI-Reise befinden.

Gelegenheit

"Neue Anwendungen in der Automobilindustrie schaffen Chancen auf dem Markt"

Neue Programme in den Bereichen Automobil und Industrieautomation bieten erhebliche Boommöglichkeiten für den Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps). Im Automobilsektor erfordert die zunehmende Komplexität autonomer Fahrstrukturen, fortschrittlicher Fahrassistenzsysteme (ADAS) und Infotainment im Auto ausgefeilte ML-Modelle für Wahrnehmung, Auswahl und Personalisierung. MLOps-Plattformen sind für die Verwaltung der Entwicklung, Validierung, Bereitstellung und kontinuierlichen Entwicklung dieser schutzkritischen ML-Pakete in Automobilen von entscheidender Bedeutung. In ähnlicher Weise ermöglicht MLOps in der kommerziellen Automatisierung die umweltfreundliche Bereitstellung und Überwachung von ML-Modellen für vorausschauende Wartung, hochwertige Steuerung und Roboterorchestrierung und eröffnet neue Möglichkeiten für die Einführung von MLOps-Lösungen.

Herausforderung

"Gewährleistung der Abwärtskompatibilität und Interoperabilität über verschiedene PCIe-Generationen hinweg"

Eine große Aufgabe im Machine Learning Operations (MLOps) Marketplace besteht darin, die nahtlose Integration und Interoperabilität von MLOps-Geräten und -Workflows über verschiedene und sich weiterentwickelnde Technologie-Stacks hinweg sicherzustellen. Organisationen verfügen regelmäßig über eine Kombination aus alten Strukturen und neuerer cloudbasierter Infrastruktur. MLOps-Strukturen müssen flexibel genug sein, um in verschiedenen Umgebungen eingesetzte ML-Modelle zu steuern und eine kontinuierliche Nachverfolgung, Steuerung und Automatisierung in allen Infrastrukturbereichen sicherzustellen. Diese Aufgabe erfordert von MLOps-Unternehmen, Lösungen zu erweitern, die die Lücke zwischen aktuellen IT-Strukturen und modernen ML-Implementierungen schließen und eine einheitliche Kontrollebene für den gesamten ML-Lebenszyklus bieten könnten.

MACHINE LEARNING OPERATIONS (MLOPS MARKET REGIONAL INSIGHTS

• Nordamerika

Nordamerika hält einen dominanten Marktanteil im Bereich Machine Learning Operations (MLOps). Der US-amerikanische Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) ist aufgrund seiner fortschrittlichen technologischen Infrastruktur, der Präsenz zahlreicher AI-First-Unternehmen und der starken Einführung von Cloud-Technologien ein Haupttreiber. Der Fokus der Region auf Innovation und die frühzeitige Einführung von KI und ML in verschiedenen Branchen trägt zur hohen Nachfrage nach robusten MLOps-Lösungen bei. Kanada zeigt auch ein wachsendes Interesse und Investitionen in MLOps-Praktiken.

• Europa

Europa stellt einen weiteren großen Markt für Machine Learning Operations (MLOps) dar. Der gut aufgestellte Handels- und Finanzsektor der Region sowie wachsende Investitionen in virtuelle Transformations- und KI-Projekte treiben den Ruf nach einer effizienten ML-Bereitstellung und -Verwaltung voran. Länder wie das Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich sind Schlüsselpersonen mit einer zunehmenden Einführung von MLOps in Sektoren wie Produktion, Gesundheitswesen und Finanzen. Die europäische Aufmerksamkeit für den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften prägt auch die Anforderungen an MLOps-Antworten an diesem Standort

• Asien

Es wird prognostiziert, dass der asiatisch-pazifische Raum die höchste Wachstumsrate im Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) verzeichnen wird. Dieser Anstieg wird durch die rasche Digitalisierung, steigende Investitionen in KI- und ML-Technologien und die Ausweitung der Cloud-Einführung in Ländern wie China, Japan, Südkorea und Indien vorangetrieben. Die aufstrebende Generationsregion der Region und das zunehmende Bewusstsein für den Einsatz von KI für die Unternehmenstransformation machen sie zu einem dynamischen Markt mit hoher Kapazität für MLOps-Lösungen.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE"Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion"

Wichtige Akteure auf dem Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) sind maßgeblich an der Förderung von Innovationen und der Gestaltung des Marktpanoramas beteiligt. Diese Unternehmen stehen an der Spitze der Entwicklung und Kommerzialisierung umfassender MLOps-Systeme und -Tools, die den sich wandelnden Wünschen von Agenturen in verschiedenen Branchen gerecht werden. Ihre strategischen Initiativen, zu denen Produktentwicklung, Partnerschaften mit Cloud-Anbietern und Generationsanbietern sowie Bemühungen zur Markterweiterung gehören, haben erheblichen Einfluss auf die Wachstumskurve des Marktes und die Einführung von MLOps-Qualitätspraktiken.

Liste der Top-Operationen für maschinelles Lernen (Mlops-Unternehmen).

• IBM (USA)
• DataRobot (USA)
• SAS (USA)
• Microsoft (USA)
• Amazon (USA)
• Google (USA)
• Dataiku (Frankreich)
• Databricks (USA)
• HPE (USA)
• Lguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (USA)
• Komet (USA)
• Cloudera (USA)
• Paperpace (USA)
• Valohai (Finnland)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Oktober 2024: Eine wichtige Marktentwicklung auf dem Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) ist die zunehmende Einführung automatisierter Feature-Engineering- und Funktionsspeicherfunktionen innerhalb von MLOps-Systemen, die insbesondere im kommenden Jahr 2024 an Dynamik gewinnt und bis Anfang 2025 anhält.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Markt für maschinelle Lernoperationen (MLOps) steht vor einem anhaltenden Boom, der durch die zunehmende Gesundheitserkennung, die wachsende Beliebtheit pflanzlicher Ernährung und Innovationen bei Produktdienstleistungen vorangetrieben wird. Trotz der Herausforderungen, zu denen eine begrenzte Verfügbarkeit von ungekochtem Stoff und bessere Kosten gehören, unterstützt die Nachfrage nach klinischen Alternativen für maschinelle Lernoperationen (MLOps). (Es wird erwartet, dass der MLOps-Markt floriert, wobei anhaltende Innovationen und ein breiterer Ruf seine Zukunftsaussichten beflügeln.