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

기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 개요

• 

  무료 샘플 요청 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

Global Machine Learning Operations (Mlops Market은 2024 년에 약 0.76 억 달러로 평가되었으며 2025 년에 2033 억 달러에 이르렀으며 2033 년까지 258 억 8 천만 달러에 이르렀으며 2025 년에서 2033 년까지 약 41.8%의 예상 CAGR이 증가 할 것으로 예상됩니다.

기계 학습 운영 (MLOPS)은 가제트 학습 구조의 워크 플로우를 개발에서 배포 및 제조의 보존에 이르기까지 자동화하고 간소화하려는 일련의 관행을 나타냅니다. Mlops는 레코드 과학자, DevOps 엔지니어 및 IT 작업 간의 협력을 포함하여 수명주기에 대한 지식을 얻는 시스템을 표준화하고 제어합니다. 여기에는 데이터 안내, 버전 구성, 버전 검증, 배포, 추적 및 거버넌스가 포함됩니다. MLOPS의 목표는 ML 패션 배포 및 관리의 속도와 신뢰성을 호황하여 AI 이니셔티브의 더 높은 엔터프라이즈 효과를 보장하는 것입니다. 이 레코드는 현재 시장 환경, 주요 특성, 붐 드라이버, 도전 및 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장에 대한 지역 전망을 분석합니다. 이러한 역학을 이해함으로써 이해 관계자는 미래의 시장 기회에 대한 소중한 통찰력과 예기치 않게 진화하는 세대 영역에 대한 전략적 명령을 얻을 수 있습니다.

Covid-19 영향

기계 학습 운영 (MLOPS 산업

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며 시장이 경험했습니다. 전염병 전과 비교하여 모든 지역에서 예상보다 높은 수요. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

국제 Covid-19 Pandemic은 기계 학습 운영 (MLOPS) 관행의 채택을 크게 확장했습니다. 원격 작업, 온라인 오퍼링 및 정보 처리 요구를 높이기 위해 다양한 부문에서 가상 운영으로 빠르게 전환하면 녹색 및 확장 가능한 AI 및 ML 배포에 대한 필수 요구가 강조되었습니다. 초기 재무 불확실성으로 인해 미션 구현에서 약간의 지연이 발생했을 수 있지만, Pandemic은 ML 패션을 배치하고 대처하는 데있어 민첩성 및 자동화의 중요성을 강조하여 상업 기업의 요구와 구매자 행동을 빠르게 변환하는 것을 다루었습니다. 기업이 ML 워크 플로를 간소화하고 AI 투자 비용을 극대화하려고 노력함에 따라 가상 혁신과 AI의 전략적 중요성에 대한 이러한 확장 된 인식과 AI의 전략적 중요성은 MLOPS 마켓 플레이스에서 광대 한 증가를 이끌었습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 고세대 PCIE 표준의 채택 증가

MLOPS (Machine Learning Operations) 시장의 최신 트렌드는 MLOPS 시스템과 고급 하드웨어 인프라, 특히 더 나은 기술 PCIE 표준을 활용하는 통합의 통합 증가입니다. 시스템 학습 워크로드가 더욱 복잡해지고 레코드 집약적으로 사용됨에 따라 기본 하드웨어는 과도한 속도 기록 전송 및 처리 역량을 제공하기를 원합니다. MLOPS 구조는 PCIE Gen4 및 Gen5와 같은 기술로 준비된 인프라에 대한 모델을 효율적으로 제어하고 설정하도록 최적화되어 있으며, 이는 대규모 ML 모델의 교육 및 추론에 중요한 Steped Forward 통계 스위치 인용문을 제공합니다. 이 패션은 효율적인 MLOPS가 소프트웨어 프로그램 워크 플로우와 과도한 성능 하드웨어간에 우수한 결합이 필요하다는 인식이 커지고 있습니다.

기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 세분화

무료 샘플 요청 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 온 프레미스, 클라우드 및 기타로 분류 할 수 있습니다.

• 온 프레미스 :이 부문에는 조직의 자체 데이터 센터 내에 배포 및 관리되는 MLOPS 플랫폼 및 도구가 포함되어 있습니다. 온-프레미스 솔루션은 데이터 및 인프라에 대한 제어를 더 잘 제공하지만 상당한 선행 투자와 지속적인 유지 보수가 필요할 수 있습니다.

• 클라우드 :이 세그먼트에는 클라우드 제공 업체가 제공하는 MLOPS 플랫폼 및 서비스가 포함됩니다. 클라우드 기반 MLOPS 솔루션은 데이터 저장, 컴퓨팅 및 기계 학습을위한 통합 서비스를 통해 확장 성, 유연성 및 사용 편의성을 제공합니다.

• 기타 :이 범주에는 온 프레미스 및 클라우드 리소스를 결합한 하이브리드 배포뿐만 아니라 전문 MLOPS 솔루션을 제공하는 관리 서비스 제공 업체가 포함될 수 있습니다.

응용 프로그램에 의해

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

• BFSI (은행, 금융 서비스 및 보험) : BFSI 부문은 MLOPS를 사용하여 사기 탐지, 위험 관리, 고객 분석 및 알고리즘 거래와 같은 애플리케이션에 ML 모델의 배포 및 관리를 간소화합니다.

• 건강 관리 : 의료에서 MLOPS는 의료 영상 분석, 약물 발견, 개인화 된 의약 및 환자 진단을위한 ML 모델의 개발 및 배치를 촉진합니다.

• 소매 : 소매 회사는 MLOPS를 활용하여 수요 예측, 고객 세분화, 개인화 된 권장 사항 및 공급망 최적화를위한 ML 모델을 관리합니다.

• 제조 : MLOPS 제조업은 예측 유지 보수, 품질 관리, 프로세스 최적화 및 공급망 관리를위한 ML 모델을 배치 할 수 있습니다.

• 공공 부문 : 정부 기관 및 공공 부문 조직은 시민 서비스, 공공 안전, 사기 탐지 및 자원 관리와 같은 응용 프로그램에 MLOPS를 사용합니다.

• 기타 :이 범주에는 통신, 에너지, 교통 및 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업의 응용 프로그램이 포함됩니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장을 늘리기 위해 데이터 센터 및 HPC에서 고속 데이터 전송에 대한 수요 증가

기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 성장의 추진 요소는 통계 센터에서 시스템 학습 패션의 효율적인 관리 및 배치에 대한 수요가 증가하고 HPC (Heforminal Computing) 환경에 대한 수요가 증가한다는 것입니다. ML 워크로드의 복잡성과 규모가 커지는 거대한 정보 분석 및 깊은 지식과 같은 개발을 통해 밀려 났으며, 튼튼한 MLOPS 플랫폼이 전체 ML 라이프 사이클을 간소화 할 수 있도록해야합니다. 이 시스템은 고위 컴퓨팅 자산의 성능 및 활용을 강화하기위한 빠른 실험, 배치 및 패션 추적을 허용합니다.

시장 확장을 위해 대역폭 집약적 인 응용 프로그램의 확산

다양한 산업 전반에 걸쳐 실제 비디오 분석, 허브 언어 처리 및 복잡한 시뮬레이션을 포함한 대역폭 인 깊이 응용 프로그램의 채택이 증가하는 것은 다른 큰 주행 요소입니다. 이 패키지는 효율적인 배포 및 지속적인 추적이 필요한 기계 연구 모델에 크게 의존합니다. MLOPS는 이러한 걱정스러운 ML 프로그램의 수명주기를 관리 할 수있는 중요한 프레임 워크와 장비를 제공하여 생산 환경에서 신뢰성, 확장 성 및 전반적인 성능을 보장합니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기 위해 고속 PCIE GEN5를 구현하는 비용

우수한 MLOPS 플랫폼을 부과하고 기존 IT 인프라와 통합하는 복잡성 및 관련 비용은 시장 붐, 특히 소규모 기업 또는 자원이 제한 된 사람들에게는 제한 역할을 할 수 있습니다. MLOPS 도구를 효율적으로 사용하기위한 데이터 과학, DEVOPS 및 IT 작업의 전문 역량을 원한다면 작업을 제기 할 수 있습니다. The preliminary funding in MLOps structures, alongside the continuing prices of schooling and infrastructure upgrades, may cause slower adoption fees in value-touchy markets or organizations which are nevertheless within the early degrees of their AI journey.

기회

시장에서 기회를 창출하기 위해 자동차로 신흥 응용 프로그램

자동차 및 산업 자동화 부문 내에서 신흥 프로그램은 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장에 상당한 붐 가능성을 제공합니다. 자동차 기업에서는 자율 주행 구조의 복잡성, ADA (Advanced Driving Force-Asistance Structures) 및 차량 내 인포테인먼트의 복잡성이 증가하려면 인식, 선발 및 개인화를위한 정교한 ML 패션이 필요합니다. MLOPS 플랫폼은 자동차의 이러한 보호법 ML 패키지의 개발, 검증, 배포 및 비 층간 개발을 관리하는 데 중요합니다. 마찬가지로 상용 자동화에서 MLOPS는 예측 유지, 고품질 제어 및 로봇 오케스트레이션을위한 ML 모델의 녹색 배포 및 모니터링을 가능하게하여 MLOPS 솔루션 채택을위한 새로운 길을 점화시킵니다.

도전

다른 PCIE 세대의 후진 호환성과 상호 운용성을 보장합니다

MLOPS (Machine Learning Operations) 마켓 플레이스를 통과하는 상당한 작업은 다양하고 진화하는 기술 스택에 걸쳐 MLOPS 장비 및 워크 플로의 원활한 통합 및 상호 운용성을 보장하는 것입니다. 조직은 정기적으로 레거시 구조와 최신 클라우드 기반 인프라의 조합을 가지고 있습니다. MLOPS 구조는 다양한 환경에 배치 된 ML 패션을 제어 할 수있을 정도로 유연하기를 원하며 독점적 인 인프라 분류에서 꾸준한 추적, 거버넌스 및 자동화를 보장합니다. 이 작업은 MLOPS 회사가 현재 IT 구조와 최신 ML 배포 사이의 격차를 해소 할 수있는 솔루션을 확대 할 것을 요구하여 전체 ML 수명주기에 대한 통합 제어층을 부여합니다.

기계 학습 운영 (MLOPS 시장 지역 통찰력

• 무료 샘플 요청 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

•  

• 북아메리카 

북미는 지배적 인 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 미국 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장은 고급 기술 인프라, 수많은 AI-First 회사의 존재, 클라우드 기술의 강력한 채택으로 인해 주요 동인입니다. 이 지역의 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI 및 ML의 혁신 및 초기 채택에 중점을두면 강력한 MLOPS 솔루션에 대한 수요가 높아집니다. 캐나다는 또한 MLOPS 관행에 대한 관심과 투자가 증가하고 있습니다.

• 유럽

유럽은 기계 학습 운영 (MLOPS)을위한 다른 상당한 시장을 대표합니다. 이 지역의 상업 및 금융 부문은 가상 변환 및 AI 프로젝트에 대한 투자 증가와 함께 효율적인 ML 배포 및 관리를 요구하는 것을 추진합니다. 영국, 독일 및 프랑스와 마찬가지로 국가는 주요 개인이며, 생산, 의료 및 금융을 포함한 부문에서 MLOPS가 점점 더 채택되고 있습니다. 레코드 개인 정보 및 규제 준수에 대한 유럽의 관심은 또한이 위치에 대한 MLOPS 답변에 대한 요구 사항을 형성합니다.

• 아시아 

아시아 태평양은 기계 학습 운영 (MLOPS) 시장에서 가장 높은 성장률을 목격 할 것으로 예상됩니다. 이러한 증가는 빠른 디지털화를 통해 AI 및 ML 기술에 대한 투자 증가와 중국, 일본, 한국 및 인도와 같은 국가의 클라우드 채택의 확장에 의해 추진됩니다. 인근의 급성장 지역과 엔터프라이즈 혁신을 위해 AI를 활용하는 데 대한 의식이 증가함에 따라 MLOPS 솔루션의 역동적이고 과도한 용량 시장이됩니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

기계 학습 운영 (MLOPS) 시장의 주요 업체는 혁신을 라이딩하고 마켓 플레이스 파노라마를 형성하는 데 중요한 역할을합니다. 이 비즈니스는 다양한 산업 전역에서 진화하는 대행사의 소망을 충족시키는 포괄적 인 MLOPS 시스템 및 도구를 성장시키고 상용화하는 최전선에 있습니다. 제품 개발, 클라우드 공급 업체 및 세대 공급 업체와의 파트너십, 시장 확대 노력을 포함한 전략적 이니셔티브는 시장의 궤적 증가 및 MLOPS 미세 관행 채택에 큰 영향을 미칩니다.

최고의 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.)
• Lguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S.)
• Comet (U.S.)
• Cloudera (U.S.)
• Paperpace (U.S.)
• Valohai (Finland)

주요 산업 개발

2024 년 10 월: MLOPS (Machine Learning Operations) 시장의 주요 시장 개선은 MLOPS 구조 내에서 자동화 된 기능 엔지니어링 및 기능 저장 인재의 채택, 특히 2024 년 초과 2025 년 초에 모멘텀을 얻는 것입니다. 이는 정기적으로 시간을 완성하고 가이드 시스템을 간소화하여 가제트를 알 수있는 준비된 기록을 세우는 데 정기적으로 시간을 완성하고 안내하는 시스템을 간소화하는 것입니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장의 성장에 기여하는 다양한 요인을 조사하여 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 성장을위한 잠재적 영역을 식별합니다.

머신 러닝 운영 (MLOPS 시장은 건강 인식, 식물 기반식이 요법의 인기가 높아짐 및 제품 서비스의 혁신을 증가시켜 지속적인 붐을 선고 할 준비가되어 있습니다. 제한된 직물 가용성 및 더 나은 비용, 임상 기계 학습 운영에 대한 수요 (MLOPS 대체품은 시장 확장을 지원하고 있으며, 주요 업그레이드 업그레이드 및 전략적 성인을 통해 발전하고 있습니다. (MLOPS. 고객 선택이 국내 옵션으로 이동함에 따라 기계 학습 운영 (MLOPS 시장은 지속적인 혁신과 더 광범위한 명성으로 운명 전망을 불러 일으킬 것으로 예상됩니다.