기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 학년 (온 프레미스, 클라우드 및 기타), 응용 프로그램 (BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타), 지역 통찰력 및 2025 년에서 2033 년까지의 예측.

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기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 보고서 개요

Global Machine Learning Operations (MLOPS) 시장 규모는 2024 년에 2033 년까지 20333 년까지 2036 억 달러에 달할 것으로 예상되었으며 2025 년에서 2033 년까지 41.8% CAGR로 2036 억 달러에 달할 것으로 예상되었습니다.

기계 학습 운영 (MLOPS)은 소프트웨어 제품 및 클라우드 서비스의 도움으로 기업이 인공 지능 (AI)을 성공적으로 운영하는 모범 사례를 말하는 용어입니다. Mlops는 기계 학습과 소프트웨어 분야의 DevOps의 지속적인 개발 실무의 조합입니다. MLOPS는 생산 환경에서 기계 학습 모델을 확보하고 유지 관리하는 것을 목표로합니다.

기계 학습 운영 (MLOPS)에는 데이터 준비, 모델 교육, 테스트, 통합, 릴리스 및 모니터링과 같은 기계 학습 라이프 사이클의 프로세스를 자동화하고 표준화해야합니다. 머신 러닝 운영 (MLOPS)은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어, 비즈니스 분석가, 제품 관리자 및 최종 사용자와 같은 다양한 이해 관계자의 조정 및 정렬이 필요한 협업 기능입니다.

Covid-19 영향

전염병은 다양한 산업의 수요 증가로 인해 시장 수요를 증가 시켰습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 엄청나게 지났으며, 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪고 있습니다. CAGR의 갑작스런 증가는 시장의 성장에 기인하며, 유행성이 끝나면 결절 전 수준으로 돌아 오는 수요가 발생합니다.

Covid-19 Pandemic은 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 점유율에 큰 영향을 미쳤습니다. 전염병은 의료, 교육, 전자 상거래 및 소셜 미디어와 같은 다양한 영역에서 기계 학습 솔루션에 대한 수요를 증가 시켰습니다. 이러한 도메인에는 기계 학습 모델 (MLOPS) 플랫폼 및 서비스가 필요하며 기계 학습 모델을 효과적이고 효율적으로 관리하고 확장해야합니다. 예를 들어, 의료 조직은 MLOPS를 사용하여 진단, 예후, 약물 발견 및 백신 개발을 위해 모델을 배포하고 모니터링합니다 1. 비슷하게,전자 상거래플랫폼은 MLOPS를 사용하여 권장 시스템, 인벤토리 관리 및 고객 서비스를 최적화합니다.

최신 트렌드

클라우드 기반 MLOPS 플랫폼 및 서비스의 출현은 시장 성장을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

MLOPS 시장의 최근 트렌드 중 하나는 클라우드 기반 MLOPS 플랫폼 및 서비스의 출현입니다. 클라우드 기반 머신 러닝 운영 (MLOPS) 플랫폼 및 서비스는 저렴한 비용, 확장 성, 더 빠른 배포, 더 쉬운 통합 및 더 나은 보안과 같은 온 프레미스 솔루션에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다. 클라우드 기반 MLOPS 플랫폼 및 서비스를 통해 조직은 AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud 및 Alibaba Cloud와 같은 클라우드 제공 업체의 전문 지식과 리소스를 활용할 수 있습니다. 이 클라우드 제공 업체는 플랫폼 425에 머신 러닝 모델을 구축, 배포 및 관리하기위한 다양한 도구와 프레임 워크를 제공합니다. 예를 들어, AWS는 SAGEMAKER, AZURE가 기계 학습을 제공하며 GCP는 AI 플랫폼을 제공하며 IBM Cloud는 Watson Studio를 제공하며 Alibaba Cloud는 PAI를 제공합니다. 이러한 도구 및 프레임 워크는 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 몇 년간 온 프레미스 솔루션보다 높은 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

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기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 세분화

유형별

유형에 따르면 시장은 온 프레미스, 클라우드 및 기타로 분류 될 수 있습니다.

응용 프로그램에 의해

나이에 따라 시장은 BFSI, 의료,소매, 제조, 공공 부문 및 기타.

운전 요인

시장 성장을 촉진하기 위해 기계 학습 모델의 복잡성과 다양성 증가

시장 성장을위한 주행 요소 중 하나는 기계 학습 모델의 복잡성과 다양성이 증가한다는 것입니다. 머신 러닝 모델은 아키텍처, 알고리즘, 매개 변수, 입력, 출력, 성능 메트릭 및 사용 사례 측면에서 점점 복잡하고 다양 해지고 있습니다. 이 모델에는 개발에서 배포, 유지 보수에 이르기까지 수명주기 단계를 관리하는보다 정교한 방법과 도구가 필요합니다. MLOPS 플랫폼 및 서비스는 머신 러닝 모델의 복잡성과 다양성을 처리 할 수있는 방법과 도구를 제공합니다. 그들은 조직이 다른 팀과 프로젝트에서 기계 학습 워크 플로를 표준화 할 수 있도록합니다. 또한 조직은 데이터 준비에서 모델 배포, 모델 모니터링에 이르기까지 기계 학습 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 또한 조직은 모델 개선을위한 피드백 루프를 제공하여 기계 학습 성능을 최적화 할 수 있습니다.

여러 이해 관계자 간의 협력 및 조정의 필요성 증가시장 성장을 추진합니다

MLOPS 시장 성장의 또 다른 추진 요소는 기계 학습 프로젝트와 관련된 다양한 이해 관계자들 사이의 협업 및 조정에 대한 요구가 증가한다는 것입니다. 기계 학습 프로젝트에는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어, 비즈니스 분석가, 제품 관리자 및 최종 사용자와 같은 역할과 책임이 다른 다양한 이해 관계자가 포함됩니다. 이 이해 관계자는 기계 학습 모델에 대한 목표, 기대 및 관점이 다릅니다. 또한 기계 학습 모델로 작업하기위한 기술, 도구 및 워크 플로가 다릅니다. MLOPS 플랫폼 및 서비스는 이러한 이해 관계자가 기계 학습 프로젝트에 대한 노력을 협력하고 조정할 수있는 공통 플랫폼 및 언어를 제공합니다. 이 이해 관계자는 기계 학습 라이프 사이클의 다양한 단계에서 데이터, 코드, 모델, 메트릭 및 통찰력을 공유 할 수 있습니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기위한 표준화 부족 및 상호 운용성 비용

시장 성장의 제한 요인 중 하나는 다양한 MLOPS 플랫폼 및 서비스 간의 표준화 및 상호 운용성이 부족하다는 것입니다. MLOPS 플랫폼 및 서비스는 클라우드 제공 업체, 소프트웨어 회사 및 신생 기업과 같은 다양한 공급 업체가 개발하고 제공합니다. 이 공급 업체는 다른 접근 방식을 가지고 있으며설계및 MLOPS 플랫폼 및 서비스 구현. 또한 MLOPS 플랫폼 및 서비스에 대한 다양한 기능, 기능 및 인터페이스가 있습니다. 이로 인해 다양한 MLOPS 플랫폼 및 서비스 간의 표준화 및 상호 운용성이 부족합니다.

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기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 지역 통찰력

주요 선수들의 강력한 존재로 인해 시장을 이끌어 내기 위해 북미

북아메리카 지역은 MLOPS (Macher Machine Learning Operations) 시장 성장을 보여주었습니다. North America는 AWS, Microsoft, Google, IBM 및 Databricks와 같은 MLOPS 시장에서 선도적 인 선수가 있습니다. 이 플레이어는 다양한 산업 및 도메인의 고객에게 다양한 MLOPS 플랫폼과 서비스를 제공합니다. 또한 새롭고 혁신적인 MLOPS 솔루션의 연구 및 개발에 많은 투자를합니다. 또한 Academia, Startups 및 Partners와 같은 생태계의 다른 플레이어와 협력하여 MLOPS의 채택을 홍보하고 발전시킵니다.

주요 업계 플레이어

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

모든 주요 플레이어는 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 우수하고 고급 서비스를 제공하도록 동기를 부여합니다. 시장의 존재를 높이기 위해 공급 업체는 제품 출시, 지역 성장, 전략적 제휴, 파트너십, 합병 및 인수를 포함한 다양한 기술을 사용하고 있습니다.

MLOPS (Top Machine Learning Operations) 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 적용 범위

이 보고서는 MLOPS (Machine Learning Operations) 시장 규모, 점유율, 성장률, 유형별, 응용 프로그램, 주요 업체 및 이전 및 현재 시장 시나리오에 대한 이해를 검토합니다. 이 보고서는 또한 시장 전문가가 시장의 정확한 데이터와 예측을 수집합니다. 또한이 산업의 재무 성과, 투자, 성장, 혁신 마크 및 신제품 출시에 대한 연구에 대해 설명하고 현재 시장 구조, 주요 업체를 기반으로 한 경쟁 분석, 주요 운전력 및 성장, 기회 및 위험에 대한 수요에 영향을 미치는 제약에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.

또한 국제 시장 제한에 대한 코비드 포스트 199 Pandemic의 영향과 업계가 어떻게 회복 될 것인지에 대한 깊은 이해와 전략도 보고서에 명시되어 있습니다. 경쟁 환경은 또한 경쟁 환경을 명확하게하기 위해 자세히 검토되었습니다.

이 보고서는 또한 대상 회사의 가격 추세 분석, 데이터 수집, 통계, 대상 경쟁사, 수입 전략, 정보 및 시장 판매를 기반으로 한 전년도 기록을 정의하는 방법론을 기반으로 연구를 공개합니다. 또한, 중소기업, 거시 경제 지표, 가치 사슬 분석 및 수요 측 역학과 같은 시장에 영향을 미치는 모든 중요한 요소는 모든 주요 비즈니스 플레이어와 함께 자세히 설명되었습니다. 이 분석은 주요 업체와 시장 역학에 대한 실현 가능한 분석이 변경되면 수정 대상이됩니다.