MLOps 시장 - 구성요소별, 배포 모드별, 최종 용도별, 업종별 및 예측(2025~2034년)

MLOps 시장 크기

글로벌 MLOps 시장은 2024년 USD 1.7 억에 달하며 2025년과 2034년 사이에 37.4%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 시장은 클라우드 컴퓨팅과 통합됩니다. 클라우드 컴퓨팅의 변화와 함께 클라우드 기반 플랫폼은 대용량 데이터셋과 복잡한 기계 학습 워크플로우를 처리하는 데 중요한 확장성을 제공합니다. 비프레미스 인프라는 클라우드 인프라로서의 필요성은 MLOps 솔루션이 손상, 성능 및 확장성을 개선하는 수많은 환경에서 배포됩니다.

예를 들어, Snowflake는 지난 달에 추가 기능이 추가 될 것이라고 밝혔습니다. MLOps 기능에 추가되어 기능 및 모델은 5 월 2024입니다. 이러한 업데이트는 통합 및 'simplistic ML 워크플로우'의 문제점을 해결하기 위해, 많은 기업들이 있습니다. 이 기능은 Snowflake의 Model Registry, 제어 클라우드 기반 모델 관리 및 효율적인 확장 모델뿐만 아니라 사전 출시 된 기능 상점, Snowflake의 통합 ML 기능 관리 도구가 포함되어 있으며 ML 파이프를 통해 신뢰할 수 있고 일관된 데이터를 보장합니다.

급속한 기술 발전의 이 나이에서는, 회사는 새로운 기계 학습 모형을 개발하고 현저하게 급속한 속도로 배치하는 강한 오리엔테이션이 있습니다. 속도는 경쟁적인 조경에 있는 본질의, 따라서, MLOps는 디자인, 시험 및 중대한 효율성을 가진 기계 학습 모형을 실행할 수 있습니다. MLOps 플랫폼은 CI/CD를 촉진하고 새로운 제품 및 기능의 배포를 의미하며 최소한의 수동 작업으로 신속하게 발생할 수 있습니다. 배포의 속도는 증가하지만, 모델의 개선 능력도 제공된다.

MLOps 시장 동향

MLOps와 관련된 변화는 기계 학습 모델 개발, 배포 및 관리의 전체 산업을 재정화하고 있습니다. 주요 발전 중 하나는 자동화 및 연속 통합 / 연속 배포 (CI / CD) 파이프라인의 상승과 더 나은 채택, 기능 및 제품을 훨씬 빨리 해제하고 더 적은 버그와 도움이. 이 파이프라인은 작업의 표준에 손상 없이 기계 학습 모형을 생산 체계로 배치하는 계기입니다.

모델 모니터링 및 거버넌스의 개념은 조직이 사용중인 모델이 최적의 용량으로 사용되도록하기 때문에 점점 중요해지고 있습니다. 모델이 사용되어 데이터 패턴의 모델 드리프트 또는 변경을 수용 할 수있는 유연성을 갖게됩니다. 다른 중요한 개발은 MLOps, Cloud Computing 및 Edge Computing의 혼합이 자체 제어 차량, IoT 장치 및 기타 유사한 응용 프로그램과 함께 자율 사이트 별 데이터 처리를 지원하는 MLOps 시장 성장을 가능하게하는 것입니다.

마찬가지로 개인 정보 보호 및 데이터 보안은 MLOps와 관련하여 중요한 문제입니다. 민감한 데이터는 회사의 모델 교육 및 배포에 대한 지분에 있습니다. GDPR 및 HIPPA의 위반으로 인해 데이터 누출 및 지적 재산권 보호가 어려운 데이터 누출 및 지적 재산 보호를 방지 할 수있는 방법을 제어하고 완화 공격에 더 많은 초점이 필요하며 효과적인 보안 메커니즘을 구축하고 데이터를 인코딩 할 수 있습니다.

MLOps의 다른 주요 문제는 기계 학습에 대해 지식이 아니라 숙련 된 인적 자원의 부족을 유지하지만 작업도. 데이터 수집, 배포, 모니터링 및 AI 모델 관리의 전체 수명주기를 가진 어려움은 MLOps 프로세스를 확장하는 실제 기술 간격이 있음을 의미합니다.

MLOps 시장 분석

MLOps 시장에서 구성 요소에 따라 세그먼트는 플랫폼과 서비스를 포함합니다. 플랫폼은 2024 년에 72%의 점유율을 가진 시장에 있는 중요한 선수로, 기업에 의해 채택하는 세계적인 올인원 MLOps 해결책에 있는 꾸준한 성장에 빚지고. 이 뒤에 주요 이유는 기업에 대한 필요는 데이터 파이프라인, 트랙 실험, 배포 모델 및 모니터링 성능, 특히 그들의 AI 이니셔티브를 스케일링 할 때.

그러나 컨설팅 서비스와 통합 및 관리 서비스는 가장 빠르게 성장하는 세그먼트 중 하나입니다. 조직의 MLOps 채택의 워크플로우는 클라우드 마이그레이션, 인프라 최적화 및 이러한 서비스가 가능한 이유를 준수 할 때 매우 복잡합니다.

MLOps 시장에서 최종 용도에 따라 시장은 대형 기업 및 중소기업으로 구분됩니다. 2024년에, 큰 기업 세그먼트는 시장, 64.3% 몫을 붙들고, 기업에 의하여 세계적인 올인원 MLOps 해결책의 채택에 있는 꾸준한 증가는 이 동향의 뒤에 주요 요인입니다. 이 플랫폼은 기업들이 데이터 파이프라인을 구성하고, 실험을 추적하고, 모델을 배치하고, AI 이니셔티브를 스케일링하는 동안 악기적 인 단일 우산을 모니터링 할 수 있습니다.

그러나 컨설팅 서비스와 통합 및 관리 서비스는 가장 빠르게 성장하는 세그먼트 중 하나입니다. 조직의 MLOps 채택의 워크플로우는 클라우드 마이그레이션, 인프라 최적화 및 이러한 서비스가 가능한 이유를 준수 할 때 매우 복잡합니다.

2024년에, 미국은 북아메리카 MLOps 시장 내의 뜻깊은 위치를 보유하고, 2034년까지 USD 11 억에 도달하기 위하여 계획해, 의료, 금융 및 제조와 같은 다른 분야의 다른 분야의 AI와 기계 학습 기술을 사용하여 확대해. 조직의 교육 및 운영 ML 모델과 잘 통합 할 수있는 완전한 MLOps 인프라에 대한 수요가 증가합니다.

U.S. 회사는 데이터 과학, IT 및 운영 팀 간의 상호 부서 워크플로를 개선하기 위해 모델 배포, 모니터링, 관리 및 관리를위한 더 정교한 시스템을 채택하기 시작합니다. 클라우드 인프라 및 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 지속적인 지출은 서버에서 MLOps의 성장을 가속화하고 모델 운영을 최적화하고 시장의 시간을 낮출 수 있습니다.

중국, 인도 및 일본과 같은 경우 MLOps는 AI 모델의 배포 및 스케일링을 촉진하는 도구에 대한 일정한 필요성을 유발하는 지역 빠른 이동 AI 디지털화로 인해 상승에 있습니다. E-commerce, 제조 및 의료 기계 학습 워크플로우 프로세스의 수정은 작업의 효율적인 기능 및 지역의 데이터 개인 정보 보호 법률의 confines 내에서 매우 중요합니다.

공정의 결정 및 자동화의 상승 채택은 지역에있는 MLOps 사용으로 직접 상관합니다. 비슷한 패턴은 금융, 자동차 및 소매와 같은 지역 부문으로 유도 할 수 있으며, 모델 배포 및 모니터링을 강화하는 것으로 보입니다. MLOps 통합은 유럽에서 개인 정보 보호 및 AI 준수와 같은 윤리 규정을 준수합니다.

MLOps 시장 공유

2024 년 아마존, 아토스, Capgemini, Cisco, Alphabet, Microsoft 및 IBM은 MLOps 산업의 39.1%를 차지했습니다. 시장에서 그들의 존재는 더 고급 기계 학습 기술, 정교한 클라우드 인프라, 어떤 기업에 특정 서비스에 투자에 의해 연료를 공급된다. Amazon 및 Microsoft와 같은 경쟁 업체는 AWS 및 Azure 클라우드 플랫폼을 통해 수많은 기업을 제공합니다.

Vertex AI와 같은 AI 플랫폼의 도입으로 Alphabet의 Google Cloud는 전방에 있습니다. 대비, Atos, Cap Gemini 및 IBM은 하이브리드 클라우드 솔루션에 더 집중하고 시장의 독특한 문제를 해결하기 위해 업계별 컨설팅 서비스입니다. Cisco는 Edge 컴퓨팅 보안과 같은 MLOPs 전략을 추가하면서 Z 조합 전략을 추구합니다. 이 및 다른 회사는 경쟁을 형성하고 다른 기업을 위한 MLOPS의 채택에 있는 혁신을 책임집니다.

MLOps 시장 기업

MLOps 업계에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 알파벳
• 아마존 320
• 아토스
• 카테고리
• 네트워크
• 구름 많음
• IBM의
• 마이크로 소프트
• SAP 지원

MLOps 시장은 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 업계의 특정 고객 요구 사항을 해결하는 데 도움이되는 글로벌 및 지역 플레이어와 구성된 독특한 구조를 가지고 있습니다. 이 경쟁에서, 글로벌 플레이어는 그들의 깊은 주머니, 넓은 MLOps 포트폴리오로 인해 지역 공급 업체를 outperform하고, 통합 할 수있는 기능, 규모 및 기계 학습 모델의 배포 자동화.

자동화된 파이프라인 생성, 모형 감시 및 자료 보호에 있는 엄청난 혁신 노력 덕분에, 그들은 AI와 진보된 인프라가 잘 채택된 이 시장에서 unquestionable 지도력을 달성했습니다. 또한, 그들은 중간에 큰 독립적 인 회사를 인수하여 더 큰 시장 지배도를 달성한다.

MLOps 산업 뉴스

• 10월 2024일, PayPal은 Cosmos, AI MLOps 플랫폼에 추가 기능을 출시했습니다. 업데이트는 Retrieval-augmented Generation (RAG), LLM prompt Management, semantic AI storage, Orchestration 및 Application hosting과 같은 기능을 제공합니다.
• 6월 2024일, JFrog는 DevSecOps 파이프라인 내 AI 모델 개발 통합 범위를 확장하기 위해 MLOps 회사 Qwak을 구입했습니다. 이것은 9 월 2023에서 ML 모델 관리 기능의 롤아웃과 같은 JFrog의 이전 노력과 함께 라인에 있으며, 다른 소프트웨어 패키지의 체인 보안 검사를 공급하는 방식으로 AI / ML 모델 내에서 유해한 코드를 감지하도록 설계되었습니다. JFrog는 Hugging Face Model Hub와 통합하여 GenAI 모델의 종합적인 관리를 시작으로 전통적인 소프트웨어 Artifacts와 함께 AI 모델의 종합 관리를 가능하게 합니다.

MLOps 시장 조사 보고서는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2021에서 2034까지의 수익 ($ Mn)의 추정 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장 Component

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