Mlops 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (온 프레미스, 클라우드 및 하이브리드), 응용 프로그램 (BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타) 및 2033 년 지역 예측.

Mlops 시장 보고서 개요

MLOPS 시장 규모는 2024 년에 1 억 5 천 5 백만 달러로 추정되었으며 2025 년에 2 억 2,910 만 달러에서 2033 년까지 4347.8 백만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 CAGR (성장률)은 예측 기간 동안 약 41%가 될 것으로 예상됩니다 (2025-2033).

Mlops (기계 학습 운영) 시장은 주로 인공 지능을 채택하기 시작했기 때문에 주로 빠르게 증가하고 있습니다.일체 포함경보 속도로 기계 학습 (ML) 기술. MLOPS는 기계 학습, DevOps 및 데이터 엔지니어링을 결합하여 생산 환경에서 사용되는 기계 학습 모델의 배포, 관리 및 모니터링에서 수명을 더 쉽게 만들기위한 많은 관행으로 구성됩니다. 요인이 운전 시장 확장은 많은 조직이 AI 기반 의사 결정에 의존하기 때문에 확장 가능하고 효율적인 자동 ML 모델 배포에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 또한 ML 알고리즘의 발전과 함께 빅 데이터 출현은 기계 학습 모델의 개발 및 배포를 촉발 시켰으며, 이로 인해 견고한 MLOPS 솔루션은 복잡성을 처리해야합니다.

MLOPS 플랫폼은 자동화, 모델 모니터링 및 버전 제어의 기술 발전에 의해 향상되어 AI 통합을 기업의 핵심 운영으로 연료로 연화시킵니다. 이는 시장에서 성장을 이끌어내는 기계 학습 파이프 라인을 관리하기위한 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 조직의 클라우드 기반 MLOPS 플랫폼을 채택함으로써 더욱 보완됩니다.

거버넌스, AI 윤리 및 규정 준수에 대한 초점이 높아짐에 따라 기계 학습 모델의 지속적인 감시와 감사가 필요하기 때문에이 시장이 큰 시장으로 만들었습니다. 시간이 지남에 따라 MLOPS 솔루션은 모델이 정확하고 정당하며 ​​규제 요구 사항을 준수하도록하는 데 도움이됩니다.

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COVID-19 영향 : 산업 간의 디지털 혁신 가속화로 인한 전염병에 의해 시장 성장

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

MLOPS (Machine Learning Operations) 시장은 COVID-19의 영향의 결과로 주로 다양한 부문의 빠른 디지털 혁신으로 인해 긍정적 인 변화를 경험했습니다. 전염병의 발병으로 인해 회사는 사무실 기반이 아닌 작업에 신속하게 조정하여 데이터 및 자동화 된 프로세스에 의해 구동되는 시스템에 대한 의존성을 높였습니다. 또한 회사가 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)을 활용하여 운영 효율성을 달성하고 빠르게 진행되는 산업에서 경쟁을 앞당기도록 MLOPS 기기 및 호스팅 프레임 워크 및 기타 도구에 대한 수요가 급격히 증가했습니다.

인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 모델의 이러한 증강 된 사용으로 인해 효과적으로 관리, 배포 및 모니터링해야합니다. MLOPS 솔루션은 기계 학습 라이프 사이클을 최적화하기위한 인프라를 제공하여 회사가 모델을 신속하게 출시 할 수있게하고 지속적인 통합 및 전달을 촉진하고 오랜 시간이 지나면 모델 성능을 유지했습니다. 이는 Covid-19 Pandemics로 인한 변화하는 상황에 대한 AI 모델을 가진 비즈니스가 직면 한 정확성 및 신뢰성 문제로 인해 중요했습니다.

또한, 유행성 기간 동안 Mlops 시장은 클라우드 기반 서비스로의 전환으로 인해 클라우드 플랫폼이 기계 학습 모델의 배포 및 배포 및 관리에 확장 가능하고 유연한 환경을 제공했기 때문에 Mlops 시장이 더욱 높아졌습니다. 그 결과, Covid-19 Pandemic은 MLOPS 시장 성장의 가속화로 작용하여 조직이 전염병 후 AI 기술을 향상 시키려고 시도함에 따라 MLOPS 솔루션의 사용 및 자금 조달을 증가 시켰습니다.

최신 트렌드

"시장 성장을 주도하기 위해 머신 러닝 라이프 사이클의 엔드 투 엔드 자동화로 전환"

데이터 준비에서 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 기계 학습 라이프 사이클의 자동화는 MLOPS 시장 성장에서 중요한 추세를 나타냅니다. 이러한 변화를 추진하는 비즈니스에서 더 빠르고 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 솔루션이 필요합니다. 특히 MLOPS와 클라우드 플랫폼의 조합은 조직이 중단되지 않은 팀워크, 유연성 및 즉각적인 분석을 지원하는 클라우드 네이티브 악기를 사용할 수 있기 때문에 인기를 얻고 있습니다. 구름에 집중된 이러한 접근법은 기업들이 기계 학습 모델을 운영하고 적용하는 방법의 초석이되었습니다.

Mlops 시장 세분화

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 온 프레미스, 클라우드 및 하이브리드로 분류 할 수 있습니다.

• 온 프레미스 : 온 프레미스 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 운영은 모든 조직의 내부 영역에서 제공되므로 모델 관리뿐만 아니라 정보에 대한 권한을 더 많이 가질 수 있습니다. 금전적 서비스 및 의학과 같은 이러한 지점은 매우 가혹한 데이터 보안 및 적합성 기준을 갖기 때문에이 대안을 선호합니다. 그러나 이러한 널리 알려진 특성은 일반적으로 기계에 대한 상당한 양의 초기 투자와 그 ​​후 지속적인 서비스 비용이 필요합니다.

• 클라우드 : 유연성과 확장 성은 클라우드 기반 MLOPS 솔루션의 필수 특성이므로 다양한 조직이 인프라에 많은 투자없이 머신 러닝 모델을 배포하고 제어 할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 분산 모드 내부의 빠른 확장 또는 기능이 필요한 비즈니스에 적합합니다. 결국, 클라우드 모델은 공동 작업 및 통신을 가능하게하며, 이는 Covid-19 Pandemic이 시작된 이래 기본이 된 측면입니다.

• 하이브리드 : 하이브리드 MLOPS 솔루션을 통해 기업은 구내 내에서 민감한 데이터를 유지하지만 확장 성과 유연성을 위해 클라우드를 사용할 수 있습니다. 특히 불규칙한 워크로드가있는 기업뿐만 아니라 특정 규정을 관찰 해야하는 사람들에게 특히 도움이됩니다. 하이브리드 MLOPS는 조직이 비용을 절약하고 동시에 중요한 데이터를 모니터링 할 수있는 공정한 경기장을 제공합니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타로 분류 할 수 있습니다.

• BFSI : BFSI (은행, 금융 서비스 및 보험) 산업의 MLOPS는 기계 학습 모델 배치 및 사기 탐지 고객 분석 위험 평가를위한 감독을 단순화하는 데 도움이됩니다. MLOPS 사용은 규정을 준수하는 모델 준수가 허용 가능한 한도 내에 유지되도록하고 변화하는 시장 상황을 반영하도록 업데이트되도록합니다. 안전망과 법적 요구 사항은이 부문 내에서 MLOPS 운영의 핵심 영역을 형성하므로 문서 트레일뿐만 아니라 일반적인 제어 기능이 있어야합니다.

• 건강 관리 : MLOPS는 예측 진단, 개인 치료 계획 및 의료 부문의 환자 결과 예측에 사용되는 모델을 관리하는 데 매우 중요합니다. HIPAA와 같은 데이터 개인 정보 보호 및 건강 규정 준수를 보장하면 MLOPS 솔루션이 주로 안전한 데이터 관리 및 모델 투명성에 중점을 둡니다. 또 다른 주요 장점은 새로운 의료 데이터가 나타날 때 모델을 빠르게 업데이트하는 기능입니다.

• 소매 : AI 시스템은 소매업의 고객 만족도를 높이기 위해 MLOP를 통해 맞춤형 제안을 제공하고 시장 요구를 예측하며 가격 범위를 사용자 정의 할 수 있습니다. 많은 양의 트랜잭션 및 행동 데이터를 관리 할 수 ​​있기 때문에 MLOPS를 통해 기계 학습 알고리즘을 업 스케일 할 수 있습니다. 소매 업체는 모델의 설치 및 검사를 자동화하여 변화하는 소비자 경향에 신속하게 반응 할 수 있으며 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• 제조 : 제조 산업에서 MLOPS는 엄청난 양의 운영 데이터를 처리하는 머신 러닝 모델의 적용을 통해 생산 공정, 예측 유지 보수 및 공급망 관리에 사용됩니다. 주요 목표는 효율성을 높이고 다운 타임을 최소화하며 높은 제품 품질을 보장하는 것입니다. 또한 MLOPS는 생산 변화에 대한 신속한 적응과 제조 공정에 대한 AI 통찰력을 주입하는 데 도움이됩니다.

• 공공 부문 : MLOPS는 공공 부문에서 예측 정책, 자원 할당 및 건강 모니터링과 같은 서비스를 늘리기 위해 활용합니다. MLOPS를 통해 정부 조직은 엄격한 데이터 관리 및 윤리적 규범을 준수하는 기계 학습 모델을 배치 할 수 있습니다. 모델에 대한 빠른 반복과 개선은 공공 서비스가 지역 사회의 요구에 따라 변화 할 수 있으므로 사분면 효율적인 답변을 제공합니다.

운전 요인

"시장 성장을 주도하기위한 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요 증가"

다양한 부문의 AI 사용 증가로 인해 기계 학습 모델 배포, 검사 및 거버넌스를 신속하게 관리하는 대규모 솔루션이 필요했습니다. MLOPS는 기업이 인공 지능 프로젝트를 유지하고 동시에 표준 및 규제 준수를 보장 할 수 있도록 이러한 절차를 자동화하는 데 필요한 도구를 공급합니다.

"시장 성장을 주도하기 위해 간소화 된 모델 수명주기 관리 필요"

조직에서 머신 러닝 모델의 채택이 증가함에 따라 수명주기 관리의 복잡성은 개발에서 생산으로 증가했습니다. 이곳은 MLOPS가 들어 오는 곳으로, CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) 프레임 워크를 제공하여 더 빠른 반복, 시장에 더 짧은 시간을 허용하며 이러한 모델이 항상 최신 데이터와 동기화되도록합니다.

구속 요인

"시장 성장을 방해하기위한 높은 구현 비용"

Mlops 채택에는 도구, 인프라 및 숙련 된 인력을 위해 많은 돈이 필요하므로 많은 조직에서 어려움을 겪습니다. 소규모 회사와 예산이 한정된 회사의 경우 MLOPS에 한 번에 더 많은 비용을 쓸 필요가있는 이유를 설명하기가 어려울 수 있습니다. AI 또는 기계 학습이 도메인에 방금 도입 된 경우 특히 그렇습니다. 결과적으로, 이러한 재정적 문제는 다양한 산업 간의 광범위한 MLOPS 흡수를 지연시킬 수 있습니다.

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Mlops 시장 지역 통찰력

시장은 주로 북미, 미국, 아시아 태평양, 유럽 및 중동 및 아프리카로 분리됩니다.

"북미는 고급 기술 인프라와 AI 및 산업 전반의 기계 학습의 초기 채택으로 인해 시장을 지배합니다."

MLOPS 시장 점유율은 기술을 선도하는 인프라와 인공 지능 및 기계 학습을 거의 모든 부문으로 통합하여 북미에 집중되어 있습니다. 클라우드 서비스 제공 업체와 함께이 분야의 혁신 및 MLOPS 구현을 촉진하는 대규모 기술 회사가 있습니다. 또한, 잘 훈련 된 인력과 결합 된 연구 개발에 대한 풍부한 투자 포트폴리오는 북아메리카가 글로벌 MLOPS 시장에서 타의 추종을 불허하는 선수로 등장하게합니다.

주요 업계 플레이어

"ML 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 간소화하는 지속적인 혁신 솔루션을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어"

업계의 주요 업체는 머신 러닝 모델을 배포, 모니터링 및 관리하기위한 창의적인 솔루션을 제공함으로써 MLOPS 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 그렇게함에 따라, 그들은 Mlops 통합을 조직 워크 플로우로 통합 할 수 있도록 최첨단 자동화 도구 및 클라우드 기반 플랫폼에 대한 투자를 전달하고 있습니다. 또한, 이러한 회사는 다양한 부문의 다양한 요구 사항을 충족시키기 위해 전략적 제휴에 참여하고 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 따라서이 부문 전체의 MLOP의 확장 성뿐만 아니라 채택을 가속화합니다.

프로파일 링 된 시장 플레이어 목록

• 마이크로 소프트(우리를.)
• 아마존 (미국)
• Google (미국)
• IBM(우리를.)
• Dataiku (미국)
• lguazio(이스라엘)
• Databricks (미국)
• Datarobot, Inc. (미국)
• 클라우데라 (미국)
• Modzy (미국)
• 알고리즘 (미국)
• HPE (미국)
• 발로 하이 (핀란드)
• Allegro AI (이스라엘)
• 혜성 (미국)
• Floydhub (미국)
• 종이 공간 (미국)
• IO (이스라엘)

산업 개발

2024 년 6 월 : MLOPS 시장의 최근 개발은 Databricks에 의해 발표되었습니다. 그들은 Lakehouse 플랫폼을 Datarobot의 MLOPS 기능과 통합하여 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경에 걸쳐 완벽한 모델 ​​배포, 모니터링 및 관리를 가능하게 할 것이라고 발표했습니다. 이를 통해 조직은 강력한 성능과 거버넌스로 기계 학습 모델을 개발에서 제작으로 확장 할 수 있습니다. Databricks 및 Datarobot과 같은 회사는 복잡한 기계 학습 프로세스의 단순화를 목표로하는 통합 데이터 및 AI 플랫폼으로 나아가고 있습니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.