MLOps(머신 러닝 운영) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 등급별(온프레미스, 클라우드 및 기타), 애플리케이션별(BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타), 지역 통찰력 및 예측(2025~2035년)

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기계 학습 작업(MLOPS) 시장 개요

글로벌 기계 학습 운영(mlops) 시장은 2025년 31억 8천만 달러를 시작으로 2026년 45억 1천만 달러, 2035년까지 737억 1천만 달러로 증가하여 2025년부터 2035년까지 꾸준한 CAGR 41.8%로 꾸준한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 

MLOps(기계 학습 운영)는 기업이 소프트웨어 제품 및 클라우드 서비스의 도움을 받아 인공 지능(AI)을 성공적으로 실행하는 모범 사례를 가리키는 용어입니다. MLOps는 기계 학습과 소프트웨어 분야의 DevOps의 지속적인 개발 관행을 결합한 것입니다. MLOps는 프로덕션 환경에서 기계 학습 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지하는 것을 목표로 합니다.

MLOps(기계 학습 작업)에는 데이터 준비, 모델 교육, 테스트, 통합, 릴리스 및 모니터링과 같은 기계 학습 수명주기 전반에 걸쳐 프로세스를 자동화하고 표준화하는 작업도 포함됩니다12. MLOps(기계 학습 운영)는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어, 비즈니스 분석가, 제품 관리자 및 최종 사용자와 같은 다양한 이해관계자의 조정과 조정이 필요한 협업 기능입니다.

주요 결과

코로나19 영향

팬데믹은 다양한 산업 분야의 수요 증가로 인해 시장 수요를 증가시켰습니다

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 머신러닝 운영(MLOps) 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR의 급격한 상승은 시장의 성장과 팬데믹이 끝나면 수요가 팬데믹 이전 수준으로 돌아가기 때문입니다.

코로나19 팬데믹은 기계 학습 운영(MLOps) 시장 점유율에 큰 영향을 미쳤습니다. 팬데믹으로 인해 의료, 교육, 전자상거래, 소셜 미디어 등 다양한 영역에서 머신러닝 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 이러한 도메인에는 기계 학습 모델을 효과적이고 효율적으로 관리하고 확장하기 위한 MLOps(기계 학습 운영) 플랫폼과 서비스가 필요합니다. 예를 들어 의료 기관에서는 MLOps를 사용하여 진단, 예후, 약물 발견 및 백신 개발을 위한 모델을 배포하고 모니터링합니다1. 비슷하게,전자상거래플랫폼은 MLOps를 사용하여 추천 시스템, 재고 관리 및 고객 서비스를 최적화합니다.

최신 트렌드

클라우드 기반 MLOps 플랫폼 및 서비스의 출현으로 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

MLOps 시장의 최근 추세 중 하나는 클라우드 기반 MLOps 플랫폼 및 서비스의 출현입니다. 클라우드 기반 MLOps(기계 학습 운영) 플랫폼 및 서비스는 온프레미스 솔루션에 비해 저렴한 비용, 더 높은 확장성, 더 빠른 배포, 더 쉬운 통합, 더 나은 보안 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 또한 클라우드 기반 MLOps 플랫폼 및 서비스를 통해 조직은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP), IBM Cloud 및 Alibaba Cloud와 같은 클라우드 제공업체의 전문 지식과 리소스를 활용할 수 있습니다. 이러한 클라우드 제공업체는 플랫폼에서 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 관리하기 위한 다양한 도구와 프레임워크를 제공합니다425. 예를 들어, AWS는 SageMaker를, Azure는 Machine Learning을, GCP는 AI 플랫폼을, IBM Cloud는 Watson Studio를, Alibaba Cloud는 PAI를 제공합니다. 이러한 도구 및 프레임워크는 데이터 수집, 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 교육, 테스트, 검증, 배포, 모니터링, 재교육, 거버넌스 및 협업과 같은 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 MLOps 플랫폼 및 서비스는 향후 온프레미스 솔루션보다 더 높은 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 2024년 기업의 55% 이상이 배포 속도와 확장성을 개선하기 위해 클라우드 기반 MLOps 플랫폼을 채택했습니다.

• 미국 보건복지부(HHS)에 따르면 1,200개가 넘는 의료 기관이 AI 기반 진단 및 치료 모델을 간소화하기 위해 2024년에 MLOps 플랫폼을 구현했습니다.

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기계 학습 작업(MLOPS) 시장 세분화

유형별

유형에 따라 시장은 온프레미스, 클라우드 및 기타로 분류될 수 있습니다.

애플리케이션 별

연령에 따라 시장은 BFSI, 헬스케어,소매, 제조, 공공 부문 및 기타.

추진 요인

시장 성장을 촉진하기 위해 기계 학습 모델의 복잡성과 다양성 증가

시장 성장의 원동력 중 하나는 기계 학습 모델의 복잡성과 다양성이 증가하고 있다는 것입니다. 기계 학습 모델은 아키텍처, 알고리즘, 매개변수, 입력, 출력, 성능 지표 및 사용 사례 측면에서 더욱 복잡해지고 다양해지고 있습니다. 이러한 모델에는 개발부터 배포, 유지 관리까지 수명 주기 단계를 관리하기 위한 보다 정교한 방법과 도구가 필요합니다. MLOps 플랫폼 및 서비스는 기계 학습 모델의 복잡성과 다양성을 처리하는 방법과 도구를 제공합니다. 이를 통해 조직은 다양한 팀과 프로젝트 전반에 걸쳐 기계 학습 워크플로를 표준화할 수 있습니다. 또한 조직은 데이터 준비부터 모델 배포, 모델 모니터링까지 기계 학습 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 또한 모델 개선을 위한 피드백 루프를 제공하여 조직이 기계 학습 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

다양한 이해관계자 간의 협력 및 조정 필요성 증가시장 성장을 촉진하기 위해

MLOps 시장 성장의 또 다른 원동력은 기계 학습 프로젝트와 관련된 다양한 이해관계자 간의 협업 및 조정에 대한 필요성이 증가하고 있다는 것입니다. 기계 학습 프로젝트에는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어, 비즈니스 분석가, 제품 관리자, 최종 사용자 등 다양한 역할과 책임을 가진 다양한 이해관계자가 참여합니다. 이러한 이해관계자는 기계 학습 모델에 대해 서로 다른 목표, 기대, 관점을 가지고 있습니다. 또한 기계 학습 모델 작업을 위한 다양한 기술, 도구 및 워크플로를 보유하고 있습니다. MLOps 플랫폼 및 서비스는 이러한 이해관계자가 기계 학습 프로젝트에 대한 노력을 협업하고 조정할 수 있는 공통 플랫폼과 언어를 제공합니다. 이를 통해 이해관계자는 기계 학습 수명주기의 다양한 단계에서 데이터, 코드, 모델, 측정항목 및 통찰력을 공유할 수 있습니다.

• NSF(National Science Foundation)에 따르면 2024년에는 부문 전반에 걸쳐 2,500개 이상의 기계 학습 모델이 MLOps 도구를 사용하여 관리되었으며 이는 수명 주기 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있음을 반영합니다.

• 미국 국립 표준 연구소(ANSI)에 따르면 2024년 AI 개발팀의 40% 이상이 표준화된 MLOps 프로세스로 인해 부서간 협업이 개선되었다고 보고했습니다.

억제 요인

시장 성장을 방해하는 표준화 및 상호 운용성 비용 부족

시장 성장을 제한하는 요인 중 하나는 다양한 MLOps 플랫폼 및 서비스 간의 표준화 및 상호 운용성이 부족하다는 것입니다. MLOps 플랫폼 및 서비스는 클라우드 제공업체, 소프트웨어 회사, 스타트업 등 다양한 공급업체에서 개발하고 제공합니다. 이러한 공급업체는 서로 다른 접근 방식을 가지고 있습니다.설계, MLOps 플랫폼 및 서비스 구현. 또한 MLOps 플랫폼 및 서비스에 대한 다양한 특징, 기능 및 인터페이스가 있습니다. 이로 인해 다양한 MLOps 플랫폼 및 서비스 간의 표준화 및 상호 운용성이 부족해졌습니다.

• 연방거래위원회(FTC)에 따르면 조직의 30% 이상이 전체 MLOps 배포의 장벽으로 2024년 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 언급했습니다.

• 미국 중소기업청(SBA)에 따르면 중견 기업의 약 25%가 초기 인프라 및 교육 비용으로 인해 2024년 MLOps 플랫폼 채택을 연기했습니다.

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기계 학습 작업(MLOPS) 시장 지역 통찰력

북미는 선도적인 플레이어의 강력한 존재로 인해 시장을 선도할 것입니다.

북미 지역은 MLOps(기계 학습 작업) 시장 성장이 가장 높은 것으로 나타났습니다. 북미 지역에는 AWS, Microsoft, Google, IBM 및 Databricks와 같은 MLOps 시장의 주요 업체들이 강력한 입지를 차지하고 있습니다. 이러한 플레이어는 다양한 산업과 도메인의 고객에게 다양한 MLOps 플랫폼과 서비스를 제공합니다. 또한 새롭고 혁신적인 MLOps 솔루션의 연구 및 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 학계, 스타트업, 파트너 등 생태계의 다른 참여자들과 협력하여 MLOps 채택을 촉진하고 발전시킵니다.

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 시장의 추가 성장을 촉진하기 위해 고급 기술을 사용하고 있습니다. 

모든 주요 업체들은 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 우수하고 고급 서비스를 제공하려는 동기를 갖고 있습니다. 시장 입지를 강화하기 위해 공급업체는 제품 출시, 지역 성장, 전략적 제휴, 파트너십, 합병, 인수 등 다양한 기술을 사용하고 있습니다.

• IBM: IBM의 기업 공개에 따르면 2024년에 1,500개가 넘는 기업 고객이 모델 배포 및 모니터링을 위해 IBM Watson Studio의 MLOps 도구를 활용했습니다.

• DataRobot: DataRobot의 연례 보고서에 따르면 2024년에 800개가 넘는 조직이 MLOps 솔루션을 활용하여 부문 전반에 걸쳐 모델 수명 주기 관리를 자동화했습니다.

최고의 MLOps(기계 학습 운영) 회사 목록

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

보고서 범위

이 보고서는 MLOps(기계 학습 운영) 시장 규모, 점유율, 성장률, 유형별 세분화, 애플리케이션, 주요 플레이어, 이전 및 현재 시장 시나리오에 대한 이해를 조사합니다. 이 보고서는 또한 시장 전문가의 정확한 시장 데이터와 예측을 수집합니다. 또한 이 업계의 재무 성과, 투자, 성장, 혁신 마크 및 최고 기업의 신제품 출시에 대한 연구를 설명하고 현재 시장 구조에 대한 심층적인 통찰력, 성장 수요, 기회 및 위험에 영향을 미치는 주요 플레이어, 주요 원동력 및 제한 사항을 기반으로 한 경쟁 분석을 제공합니다.

또한, 보고서에는 코로나19 이후의 대유행이 국제 시장 제한에 미치는 영향과 업계 회복 방법에 대한 깊은 이해, 전략도 명시되어 있습니다. 경쟁 구도를 명확히 하기 위해 경쟁 구도도 자세히 조사했습니다.

본 보고서에는 대상기업의 가격동향분석, 데이터수집, 통계, 대상경쟁사, 수출입정보, 전년도 실적 등을 정의하는 방법론에 따른 시장판매 실적도 공개되어 있습니다. 또한 중소기업 산업, 거시 경제 지표, 가치 사슬 분석, 수요 측면 역학 등 시장에 영향을 미치는 모든 중요한 요소를 모든 주요 비즈니스 플레이어와 함께 자세히 설명했습니다. 이 분석은 주요 플레이어와 시장 역학의 실행 가능한 분석이 변경되는 경우 수정될 수 있습니다.