MLOps 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(온프레미스, 클라우드 및 하이브리드), 애플리케이션별(BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문) 및 2035년 지역 예측

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MLOPS 시장 개요

전 세계 MLOps 시장은 2026년 약 43억 8천만 달러 규모로 추산됩니다. 시장은 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 39.8%로 성장해 2035년까지 891억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

MLOps는 기본적으로 기계 학습과 DevOps 방식을 결합하여 기계 학습 모델이 프로덕션으로 진행되는 동안 배포, 모니터링 및 유지 관리를 자동화하고 간소화하는 영역입니다. 산업과 기업이 AI를 채택함에 따라 ML 모델의 전체 수명주기를 빠르고 효과적으로 관리하기 위한 MLOps 솔루션에 대한 필요성이 증가하는 것은 시장 내에서 잘 정의된 추세를 반영합니다. 이는 빠른 모델 배포, 데이터 과학 및 운영과 관련된 팀 간의 향상된 협업, 모델 확장으로 정의할 수 있습니다. 이러한 BI 애플리케이션을 통해 MLOps 기술에 정통한 발전이 계속해서 급증하고 있습니다. 미래는 기계 학습을 위한 복잡한 워크플로에서 대부분 목격될 것이라는 점을 염두에 두고 MLOps는 비슷한 파도를 탈 가능성이 높습니다.

주요 결과

코로나19 영향

MLOps 산업은 코로나19 팬데믹으로 인해 부정적인 영향을 받았습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

MLOps 시장은 처음에는 코로나19 팬데믹으로 인해 둔화되었습니다. 모든 기업이 운영 및 리소스를 중단하고 AI 및 머신러닝 개발 프로젝트를 할 일 목록에 추가하거나 완전히 취소했기 때문입니다. 경기 침체와 함께 팬데믹으로 인한 모든 불확실성으로 인해 기업은 비용 절감에 집중하게 되었고 MLOps와 같은 신기술에 대한 투자도 줄어들었습니다. 또한 구현과 확장성을 방해하는 공급망 및 원격 작업 모드의 어려움은 기계 학습 작업을 실행하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 디지털 솔루션에 대한 의존도가 높아짐에도 불구하고 대부분의 조직은 재정 제약과 비즈니스 우선순위의 변화로 인해 MLOps 도입을 연기했습니다. 시장 성장에 대한 부정적인 결과는 다양한 산업 분야에서 MLOps 채택이 일시적으로 느려지는 것이 특징입니다.

최신 트렌드

모델 거버넌스는 MLOps의 시장 성장을 주도합니다

MLOps 시장 영역에는 자동화, 실시간 모니터링, 모델 버전 관리 등 다양하고 급격한 변화가 일어나고 있으며, 이러한 변화 중 많은 부분이 향후 추세를 보일 것으로 예상됩니다. 주요 트렌드 중 하나는 모델 거버넌스로, 규정을 준수하면서 기계 학습 워크플로의 투명성과 보안을 보장합니다. 오늘날 조직은 모델의 성과를 추적하고 규제 목적으로 해당 정보를 제공하는 강력한 모델을 보유하고 있습니다. 이는 금융 및 의료 기업에 더 많이 적용될 것입니다. 이는 책임성을 부여하지만 AI 시스템 사용에 따른 위험도 완화합니다. 모델 거버넌스는 특히 AI 노력을 확대하는 기업에 매우 중요합니다. 이를 통해 조직은 지속적인 성공과 신뢰성을 얻을 수 있습니다.

• NIST 지침에 따르면 현재 대기업의 약 70%가 MLOps 워크플로의 일부로 공식적인 모델 거버넌스 또는 검증 체크리스트를 채택하고 있습니다.

• IEEE 및 업계 조사에 따르면 매월 300개 이상의 프로덕션 ML 모델이 대규모 플랫폼에서 보고되어 오케스트레이션 요구가 높아지고 있습니다.

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MLOPS 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 온프레미스(On-premise), 클라우드(Cloud), 하이브리드(Hybrid)로 분류될 수 있습니다.

• 온프레미스: 온프레미스 MLOps 솔루션은 솔루션이 회사 자체 IT 환경 내에서 호스팅되어 조직에 완전한 데이터 주권을 제공한다는 것을 의미합니다. 이 설정은 높은 수준의 보안과 정보 보호를 요구하는 기업에 유리합니다. 지정된 구성과 리소스 제어를 허용하지만 값비싼 하드웨어와 서비스가 필요합니다.

• 클라우드: 클라우드의 MLOps는 조직에 인프라에 신경 쓰지 않고도 기계 학습 파이프라인을 실행하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 서비스를 통해 사용자는 고성능 컴퓨팅 기능에 간단하고 즉각적으로 액세스하고 다른 클라우드 서비스를 활용할 수 있습니다. 클라우드 솔루션은 IT 인프라를 오프사이트로 이동하면서 짧은 시간 내에 조직 운영을 확장하려는 조직에 특히 적합합니다.

• 하이브리드: 또 다른 유형은 중요한 데이터를 로컬에 저장하고 계산량이 많은 프로세스에만 클라우드 솔루션을 사용할 수 있는 하이브리드 MLOps입니다. 이 방법은 비즈니스의 보안, 비용 및 확장성의 균형을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 개인 도메인과 공용 도메인 간에 데이터를 공유하는 동시에 주요 리소스를 손상시키지 않으면서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문으로 분류될 수 있습니다.

• BFSI: BFSI 부문에서는 위험 평가 프로세스를 개선하고 사기 탐지 서비스와 고객 맞춤형 서비스를 개선하기 위해 MLOps가 적용됩니다. 이러한 방식으로 MLOps는 자동화된 데이터 처리 및 의사 결정의 통합을 통해 운영 및 고객 경험을 개선합니다. 또한 분석을 실시간으로 수행하고 금융 기관의 규제 조치를 보다 유연하게 준수할 수 있습니다.

• 의료: 의료 MLOps는 뛰어난 환자 결과를 위한 분석, 치료 계획 및 의료 영상 측면에서 솔루션을 제공합니다. 이는 진단을 촉진하고 개선하기 위해 임상 의사 결정을 위한 대량의 데이터에 대한 액세스를 지원합니다. 또한 MLOps는 다른 조직 작업을 관리하는 데 도움을 주어 의료 도메인 생산성을 향상시킵니다.

• 소매: 소매업에서 MLOps는 고객의 개인화를 개선하고 공급망 및 제품 수요를 관리하는 데 사용됩니다. 이를 통해 소매업체는 더 나은 타겟 마케팅 메시지를 제공하고 업데이트된 정보 수신을 통해 재고 관리 운영을 향상시킬 수 있습니다. MLOps에는 동적 가격 책정 모델과 고객 만족도 향상 기능도 있습니다.

• 제조: 제조에서 MLOps는 기계 및 센서 데이터를 사용하여 생산 운영, 유지 관리 예측 및 제품 품질을 개선합니다. 실시간으로 작업을 모니터링하여 소요 시간을 최소화할 수 있습니다. 또한 MLOps를 사용하면 제조업체는 공급망을 더욱 스마트하게 자동화하고 최적화할 수 있습니다.

• 공공 부문: 공공 부문에서 MLOps는 사기 탐지, 교통 관리, 사회 서비스 등 AI를 사용하여 정부가 제공하는 서비스 제공을 향상하는 데 사용됩니다. 데이터 분석 및 의사결정을 위한 빅데이터 관리에 도움을 줍니다. MLOps는 또한 서비스 제공을 통해 리소스를 관리하고 시민과의 상호 작용을 개선하는 효율적인 방법을 제공합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황뿐만 아니라 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

자동화 및 효율성에 대한 수요 증가

MLOps에 대한 시장 수요의 동인 중 하나는 기계 학습 프로세스 속도를 높이기 위한 자동화의 필요성이 증가하고 있다는 것입니다. 따라서 MLOps는 기계 학습 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 단순화하여 다양한 부문에서 효율성을 향상시킵니다. 자동화는 속도로 인해 발생할 수 있는 인적 오류를 줄이고, 모델 개발을 가속화하며, 일관된 활동 수행 방식을 보장한다는 점은 주목할 만합니다. 이를 위해 MLOps는 결과를 달성하고 생산성을 향상하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있다는 기대와 함께 새로운 세계를 가능하게 하는 중요한 원동력이 되었습니다.

• OECD 및 기업 조사에 따르면 약 65%의 기업이 규제 준수 및 모델 감사 가능성을 MLOps 투자의 핵심 동인으로 꼽았습니다.

• 업계 분석가 보고서에 따르면 클라우드 네이티브 배포는 새로운 MLOps 플랫폼 출시의 최대 60%를 차지하여 확장 및 CI/CD 통합을 용이하게 합니다.

기계 학습과 비즈니스 운영의 통합

MLOps 경제의 또 다른 추진력은 비즈니스 운영 자체에 기계 학습을 도입한 것입니다. 기업이 데이터 사용에서 얻은 통찰력을 바탕으로 근간을 확보함에 따라 실시간 가시성과 통합된 모델 배포가 점점 더 중요해지고 있습니다. MLOps는 개발과 운영 간의 격차를 메워 모델의 지속적인 업데이트와 최적화를 보장합니다. 앞으로는 머신러닝을 비즈니스 전략에 원활하게 연계하고 성과와 경쟁력을 향상시킬 것입니다.

억제 요인

MLOps의 인재 부족으로 인해 시장 성장과 혁신이 제한됨

기계 학습, DevOps 또는 분야에서 고용 및 기술 효율성을 갖춘 전문가가 부족합니다.클라우드 컴퓨팅는 MLOps 시장 점유율을 제한하는 요소입니다. 대부분의 조직은 MLOps 솔루션을 효과적으로 구현하고 관리하기 위해 직원을 채용하거나 교육하는 데 실패합니다. 이러한 인재 격차로 인해 MLOps 채택의 확장성과 효율성이 제한됩니다. 전문 지식이 필요한 또 다른 영역은 기계 학습 모델을 프로덕션 환경에 통합하는 것입니다. 가장 중요한 것은 시장의 성장과 혁신을 가능하게 하기 위해 이러한 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 기술 부족을 해결해야 한다는 것입니다.

• NIST 및 데이터 보호 기관에 따르면 데이터 상주 및 개인 정보 보호 규칙은 글로벌 출시 시 배포당 2~4개의 추가 규정 준수 단계를 추가합니다.

• 기업 조사에 따르면 프로젝트의 약 45%가 모니터링 및 재교육 파이프라인이 부족하여 프로덕션에 도달하지 못하여 MLOps 도입이 지연되는 것으로 나타났습니다.

MLOps에 대한 수요 증가로 시장 확장 촉진

기회

 

AI와 머신러닝은 더 이상 상품과 서비스 생산에만 국한되지 않습니다. 다양한 분야에 걸쳐 점점 더 보편화되고 있습니다. 비즈니스 단위가 다른 부서와의 협업 및 커뮤니케이션에서 점점 더 AI 모델을 채택함에 따라 모델 개발, 배포 및 모니터링을 위한 민첩하고 확장 가능한 솔루션에 대한 수요가 증가할 것입니다. MLOps 접근 방식을 사용한 모델 수명 주기 자동화 시간 및 오류 비용. 또한 헬스케어, 바이오제약, 금융, 심지어 실시간 의사결정이 이루어지는 소매 분야에서도 품질을 일관되게 평가하는 데 도움이 되었습니다. 예측 분석, 비판적이 됩니다. 결과적으로 조직이 AI 의제 실행 속도를 높이면 MLOps는 성공에 없어서는 안될 요소가 될 것입니다.

• 표준 기관 및 컨소시엄에 따르면 자동화된 모델 위험 프레임워크와 설명 가능성 툴킷을 통해 규제 부문에 대한 감사 주기를 최대 50% 더 빠르게 할 수 있습니다.

 

• 클라우드 공급자 사례 연구에 따르면 MLOps를 관찰 가능성 및 AIOps 도구와 통합하면 파일럿 프로그램에서 사고 해결 시간이 최대 30% 단축되었습니다.

 

통합 및 규정 준수로 인한 MLOps 시장 성장의 과제

도전

 

머신러닝 모델을 기존 IT 인프라 설정과 연결하는 것은 MLOps 시장이 직면한 주요 과제 중 하나로 간주됩니다. 수많은 조직이 여러 환경에서 모델의 수명 주기를 관리하고 확장하지 못하고 있습니다. 표준화된 도구 및 프레임워크의 내부화로 인해 데이터 과학자, 개발자 및 IT 팀 간의 원활한 협업 범위가 제한됩니다. 또한 보안 및 규정 준수 요구 사항으로 인해 규제 대상 산업에서 ML 모델을 구현하는 것이 더욱 복잡해졌습니다. 이는 또한 시장 전반에 걸쳐 MLOps 관행의 광범위한 채택 및 최적화를 낮추고 성장을 둔화시키는 동시에 배포를 방해할 수 있습니다.

• 학술 및 업계 리뷰에 따르면 테스트 데이터 생성 및 합성 데이터 요구 사항이 증가하고 있으며 모델 반복당 필요한 레이블이 지정된 데이터 세트가 2~3배 더 많습니다.

 

• 인재 시장 분석에 따르면 조직의 약 40%가 ML 및 SRE/DevOps 실무에 숙련된 엔지니어가 부족하여 확장이 제한되고 있다고 보고합니다.

 

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MLOPS 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미의 MLOps는 더 나은 기술 성장 인프라와 더 높은 AI 채택으로 인해 주로 소유되며 글로벌 기술 대기업의 강력한 보유로 보완됩니다. 자동화된 기계 학습 솔루션과 클라우드 기반 서비스가 지역의 지배력을 높이고 있습니다. 북미 국가 중 미국은 강력한 AI 생태계와 MLOps 기술에 대한 투자를 통해 이 지역의 핵심 동인으로 자리잡고 있습니다. 미국 MLOps 시장은 AI 기반 애플리케이션의 R&D 증가와 함께 수많은 주요 업체의 존재에 의해 명백히 주도되고 있습니다. 따라서 북미는 MLOps 분야의 글로벌 리더가 됩니다.

• 유럽

유럽의 MLOps 시장 성장은 다양한 분야에서 기계 학습 운영의 혁신과 채택을 장려하기 때문에 매우 번성하고 있습니다. AI 및 기계 학습 설정의 수많은 기술 허브와 확고한 플레이어가 MLOps 솔루션 채택을 증가시키고 있습니다. 특히 데이터 개인 정보 보호와 관련된 강력한 규제 프레임워크는 조직이 훨씬 더 효율적이고 안전한 MLOps 방식을 채택하도록 영향을 미칩니다. 현재 대부분의 유럽 기업은 자동화, 확장성 및 모델 배포 효율성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 따라서 유럽은 MLOps의 글로벌 성장과 기술 및 인재에 대한 더 많은 투자 측면에서 주요 플레이어로서 다른 지역과 합류합니다.

• 아시아

MLOps 시장의 전반적인 성장을 뒷받침하는 것은 아시아에서 새롭게 등장한 광범위한 기술 부문과 업계에서 여러 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션을 채택하는 확산입니다. 중국, 인도, 일본은 AI 솔루션에 대한 투자에 적극적으로 참여하여 효율적인 MLOps 실행에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 기술 분야에서 지역의 풍부한 인재 풀과 시작 생태계에 의해 더욱 뒷받침됩니다. 또한 의료, 금융, 제조 및 기타 부문에서 진행 중인 디지털화는 기계 학습 모델의 빠르고 효율적인 배포 및 관리를 위한 원동력으로 작용합니다. 이러한 새로운 요구로 인해 아시아는 글로벌 MLOps 시장의 주요 기여자가 될 것입니다.

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 혁신을 통해 MLOps 시장 성장을 주도합니다.

업계의 주요 업체들은 혁신적인 혁신을 통해 MLOps에 큰 영향을 미치고, 포괄적인 플랫폼을 만들고, 이 새로운 역학에서 자동화 및 협업 표준을 변경하고 있습니다. 이러한 플레이어는 Google, Microsoft 및 IBM과 같은 거대 기술 기업으로도 알려져 있으며 모델 개발, 배포 및 모니터링을 위한 정교한 도구를 통합하는 것으로 알려져 있습니다.

• Microsoft: 플랫폼 메트릭에 따르면 Azure MLOps 통합은 기본 제공 ModelOps, 거버넌스 및 CI/CD 파이프라인을 통해 수천 개의 엔터프라이즈 프로젝트를 지원합니다.

• Amazon(AWS): 서비스 보고서에 따르면 SageMaker 및 관련 도구는 통합 모니터링 및 드리프트 감지를 통해 수백 개의 프로덕션 모델 배포를 관리합니다.

전체 개발 수명 주기에서 확장성, 보안 및 효율성이 향상되는 이러한 추세에 따라 산업 전반에 걸쳐 MLOps를 채택하는 것이 추진력을 얻고 있습니다. 이러한 점에서 MLOps는 미래의 AI 및 기계 학습 작업 세계에 더 큰 가능성을 가지고 있는 것으로 보입니다.

최고의 MLOps 회사 목록

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

주요 산업 발전

새로운 AI 솔루션 및 발전으로 인한 MLOps 시장 성장

2023년 8월:Akira AI는 AI 모델 배포 및 모니터링, 특히 책임 있는 AI를 촉진하기 위해 두바이에서 MLOps 솔루션을 출시했습니다. 이 플랫폼은 AI 솔루션에 대한 대규모 수요 증가에 부응하고 모든 부문에 걸쳐 높은 규정 준수를 통해 모델 관리 및 생산성을 향상시킵니다.

2024년 1월:DataRobot은 모델 관리 및 거버넌스를 개선하는 MLOps 플랫폼의 새 버전을 도입했습니다. 이번 개발은 대규모 기업에서 빠르게 증가하는 AI 프로세스의 복잡성을 완화하고 모델 효율성과 규정 준수를 향상시키기 위한 것입니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 질적 및 양적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰 맞춤화된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.