MLOps 시장 크기 및 공유 2025 to 2034

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.

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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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.