Mlops 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (온 프레미스, 클라우드 및 하이브리드), 응용 프로그램 (BFSI, 의료, 소매, 제조 및 공공 부문) 및 지역 통찰력 및 2033 년까지 예측

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Mlops 시장 개요

글로벌 MLOPS 시장 규모는 2024 년에 약 224 억 달러의 가치가 있으며 2033 년까지 39.8%의 CAGR에서 456 억 6 천만 달러로 예상되는 성장이 예상됩니다.

Mlops는 기본적으로 기계 학습 및 DevOps 관행을 결합하여 프로덕션에 갈 때 머신 러닝 모델의 배포, 모니터링 및 유지 관리를 자동화하고 간소화하는 영역입니다. 산업 및 기업이 AI를 채택함에 따라 MLOPS 솔루션의 필요성이 ML 모델의 전체 수명주기를 빠르고 효과적으로 관리 할 필요성의 성장은 시장 내에서 잘 정의 된 트렌드를 반영합니다. 빠른 모델 배포, 데이터 과학 및 운영과 관련된 팀 간의 더 나은 협업 및 모델 확장으로 정의 할 수 있습니다. 이러한 BI 응용 프로그램을 통해 MLOPS 기술에 정통한 발전의 증가가 계속되고 있습니다. 미래는 기계 학습을위한 복잡한 워크 플로에서 대부분 목격 될 것이라는 점을 명심하면서 MLOPS는 비슷한 파도를 서핑 할 것입니다.

Covid-19 영향

"Mlops 산업은 Covid-19 Pandemic에서 부정적인 영향을 미쳤습니다."

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Mlops Market은 Covid-19 Pandemic으로 인해 처음에는 속도가 늦어졌습니다. 모든 비즈니스는 운영 및 리소스의 중단, AI 및 기계 학습 개발 프로젝트를 할 일 목록에 추가하거나 완전히 취소했기 때문입니다. 경제 침체와 함께 전염병과 함께 제공된 모든 불확실성은 기업이 비용을 절감하는 데 집중해야했으며 MLOPS와 같은 새로운 기술에 대한 투자가 줄어들 었습니다. 또한, 구현 및 확장 성을 방해하는 공급망 및 원격 작업 모드의 어려움은 기계 학습 운영을 실행하는 데 어려움이되었습니다. 그러나 디지털 솔루션에 대한 의존도가 높아져도 대부분의 조직은 금융 제약과 비즈니스 우선 순위의 변화에 ​​대한 MLOPS 채택을 지연 시켰습니다. 시장 성장에 대한 불리한 결과는 다양한 산업에서 MLOPS를 채택하는 일시적인 감속으로 특징 지어집니다.

최신 트렌드

"모델 거버넌스는 MLOPS의 시장 성장을 주도합니다"

Mlops Market 지역에는 자동화, 실시간 모니터링 및 모델 버전을 다루는 다양한 빠른 변화가 있으며 이러한 변경 중 많은 부분이 향후 추세가 예상됩니다. 가장 큰 트렌드 중 하나는 모델 거버넌스로, 기계 학습 워크 플로가 매우 투명하고 안전하게 준수하면서도 안전합니다. 오늘날 조직은 모델에서 성능을 추적하고 규제 목적으로 해당 정보를 제공하는 강력한 모델을 보유하고 있습니다. 이는 금융 및 의료 회사에서 더 적용 할 수 있습니다. 이로 인해 책임을지게되지만 AI 시스템을 사용할 위험이 완화됩니다. 모델 거버넌스는 특히 회사가 AI 노력을 늘릴 때 중요합니다. 조직의 지속적인 성공과 신뢰성을 허용합니다.

Mlops 시장 세분화

유형별

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

• 온 프레미스 : 온 프레미스 MLOPS 솔루션은 솔루션이 회사 자체 IT 환경 내에서 호스팅되며 조직에 완전한 데이터 주권을 제공합니다. 이 설정은 높은 수준의 보안 및 정보의 개인 정보를 요구하는 비즈니스에 유리합니다. 지정된 구성 및 리소스 제어를 허용하지만 값 비싼 하드웨어 및 서비스가 필요합니다.

• 클라우드 : 클라우드의 MLOPS는 조직에 인프라와 관련하여 기계 학습 파이프 라인을 실행하고 관리 할 수있는 기능을 제공합니다. 이러한 서비스를 통해 사용자는 고성능으로 컴퓨팅 기능에 간단하고 즉시 액세스 할 수 있으며 다른 클라우드 서비스를 활용할 수 있습니다. 클라우드 솔루션은 특히 IT 인프라를 오프 사이트로 이동하면서 단기간에 조직 운영을 확장하려는 조직에 특히 적합합니다.

• 하이브리드 : 다른 유형은 하이브리드 MLOPS로, 중요한 데이터를 로컬로 저장하고 고도로 계산 프로세스에만 클라우드 솔루션을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 비즈니스의 보안, 비용 및 확장 성의 균형을 유지하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 주요 리소스를 손상시키지 않고 성능을 향상시키면서 개인 및 공개 도메인간에 데이터를 공유 할 수 있습니다.

응용 프로그램에 의해

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

• BFSI : BFSI 부문에서 MLOPS는 사기 탐지 서비스 및 고객의 맞춤형 서비스뿐만 아니라 위험 평가 프로세스를 개선하기 위해 적용됩니다. 이러한 방식으로 자동화 된 데이터 처리 및 의사 결정의 통합을 통해 MLOPS는 운영 및 고객 경험을 향상시킵니다. 또한 금융 기관의 규제 조치에 대한 실시간 및 규정 준수를보다 유연하게 분석합니다.

• 건강 관리 : 의료 MLOPS는 뛰어난 환자 결과를위한 분석, 치료 계획 및 의료 영상 측면에서 솔루션을 제공합니다. 진단을 서두르고 개선하기 위해 임상 의사 결정을위한 다량의 데이터에 대한 액세스를 지원합니다. 또한 MLOPS는 다른 조직 작업을 관리하는 데 도움이되며, 이는 의료 도메인 생산성을 향상시킵니다.

• 소매 : 소매에서 MLOPS는 고객의 개인화 개선, 공급망 및 제품 수요 관리에 사용됩니다. 이를 통해 소매 업체는 더 나은 대상 마케팅 메시지를 제공하고 업데이트 된 정보를 수신하여 주식 관리의 운영을 향상시킬 수 있습니다. MLOPS는 또한 동적 가격 책정 모델과 고객 만족도를 향상시키는 기능을 가지고 있습니다.

• 제조 : 제조업에서 MLOPS는 기계 및 센서 데이터를 사용하여 생산, 유지 보수 예측 및 제품 품질의 운영을 향상시킵니다. 수행되는 시간을 최소화하기 위해 실시간으로 작업을보다 쉽게 ​​모니터링 할 수 있습니다. 또한 MLOPS를 사용하면 제조업체가 더 똑똑한 자동화를 자동화하고 공급망을 최적화 할 수 있습니다.

• 공공 부문 : 공공 부문에서 MLOPS는 사기 탐지, 교통 관리 및 사회 복지 서비스와 같은 AI의 사용을 통해 정부가 제공하는 서비스 제공을 향상시키는 데 사용됩니다. 데이터 분석 및 의사 결정을위한 빅 데이터 관리에 도움이됩니다. MLOPS는 또한 자원을 관리하고 서비스 제공을 통해 시민과의 상호 작용을 개선하는 효율적인 방법을 제공합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 조건뿐만 아니라 운전 및 제한 요인, 기회 및 도전이 포함됩니다.

운전 요인

"자동화 및 효율성에 대한 수요 증가"

MLOPS에 대한 시장 수요 동인 중 하나는 기계 학습 프로세스 속도를 높이기 위해 자동화의 요구가 증가하는 것입니다. 따라서 MLOPS는 기계 학습 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 단순화합니다. 다른 부문에서 효능 개선을 달성합니다. 자동화는 속도로 인한 가능한 인간 오류를 낮추고 모델 개발을 가속화하며 일관된 활동을 수행하는 방법을 보장한다는 점에 주목할 만하다. 이를 위해 Mlops는 결과와 더 나은 생산성을 달성하는 데 걸리는 짧은 시간을 줄일 것으로 기대하는 신세계의 중요한 가능성이되었습니다.

"머신 러닝과 비즈니스 운영 통합"

MLOPS 경제의 또 다른 프로펠러는 기계 학습을 비즈니스 운영 자체에 도입하는 것이 었습니다. 기업이 데이터 사용에서 파생 된 통찰력으로부터 백본을 얻는 것처럼 모델 배포를 실시간 가시성과 통합하는 것이 점점 더 중요 해지고 있습니다. MLOPS는 개발과 운영의 격차를 메우기 위해 모델의 업데이트 및 최적화가 지속적인지 확인하는 데 도움이됩니다. 따라서 이것은 기계 학습을 비즈니스 전략에 원활하게 일치시키고 경쟁력뿐만 아니라 성과를 향상시킬 것입니다.

구속 요인

"MLOPS의 인재 부족은 시장 성장과 혁신을 제한합니다"

기계 학습, DevOps 또는 클라우드 컴퓨팅에서 고용 및 기술 효율성을 가진 전문가의 공급이 부족한 것은 MLOPS 시장 점유율의 제한 요소입니다. 대부분의 조직은 MLOPS 솔루션을 효과적으로 구현하고 관리하도록 직원을 모집하거나 교육하지 못할 것입니다. 이 인재 격차는 MLOPS 채택의 확장 성과 효율성을 제한합니다. 전문 지식이 필요한 또 다른 영역은 기계 학습 모델을 생산 환경에 통합하는 것입니다. 가장 중요한 것은 시장의 성장과 혁신을 가능하게하기 위해 이러한 기술에 대한 수요가 증가함에 따라이 기술 부족이 해결되어야한다는 것입니다.

기회

"MLOPS에 대한 수요 증가는 시장 확장을 주도합니다"

AI 및 기계 학습은 더 이상 상품 및 서비스 생산에 국한되지 않습니다. 그들은 다양한 분야에서 점점 유비쿼터스가되고 있습니다. 모델을 개발, 배포 및 모니터링하기위한 민첩하고 확장 가능한 솔루션에 대한 수요는 비즈니스 장치가 다른 부서와의 협업 및 커뮤니케이션에서 AI 모델을 점점 채택함에 따라 성장할 것입니다. MLOPS와 함께 모델의 수명주기 자동화는 시간 및 오류 비용에 접근합니다. 또한 의료 및 바이오 제약, 금융 및 예측 분석과 함께 실시간 의사 결정이 중요 해지는 소매점에서도 품질을 지속적으로 평가하는 데 도움이되었습니다. 결과적으로, 조직이 AI 의제를 실행하는 데 속도를 높이면서 MLOPS는 성공에 없어서는 안될 것입니다.

도전

"통합 및 규정 준수로 인한 MLOPS 시장 성장의 과제"

기계 학습 모델을 존재하는 IT 인프라 설정과 연결한다는 사실은 MLOPS 시장이 직면 한 주요 과제 중 하나로 간주됩니다. 수많은 조직이 여러 환경에서 모델의 수명주기를 관리하고 확장하지 못합니다. 표준화 된 도구 및 프레임 워크의 내재화는 데이터 과학자, 개발자 및 IT 팀 간의 원활한 협업 범위를 제한합니다. 또한 보안 및 규정 준수 요구 사항은 규제 산업에서 ML 모델을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이는 또한 시장 전체의 MLOPS 관행의 광범위한 채택 및 최적화를 줄이면서 배치를 방해 할 수 있습니다.

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Mlops 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북아메리카의 MLOPS는 Global Tech Giants의 강력한 보유로 인해 AI 채택이 높아지는 더 나은 기술 성장 인프라로 인해 주로 소유됩니다. 자동화 된 기계 학습 솔루션 및 클라우드 기반 서비스 가이 지역의 지배력을 향상시키고 있습니다. 북미 국가들 사이에서 미국은 강력한 AI 생태계와 MLOPS 기술에 대한 투자를 가진이 지역의 주요 동인으로 서 있습니다. 미국 Mlops 시장은 AI 기반 애플리케이션에서 R & D 증가와 함께 많은 주요 플레이어의 존재에 의해 명백히 주도됩니다. 따라서 북미는 Mlops의 공간에서 세계적인 리더가됩니다.

• 유럽

유럽의 MLOPS 시장 성장은 다양한 다른 업종에서 기계 학습 운영의 혁신과 채택을 장려함에 따라 상당히 번성하고 있습니다. AI 및 기계 학습 환경에서 수많은 기술 허브 및 기존 플레이어는 MLOPS 솔루션의 채택을 증가시킵니다. 특히 데이터 프라이버시와 관련하여 강력한 규제 프레임 워크는 조직이 훨씬 효율적이고 안전한 MLOPS 관행을 사용하는 데 영향을 미칩니다. 대부분의 유럽 기업의 초점은 이제 자동화, 확장 성 및 모델 배포 효율을 향상시키는 데 있습니다. 따라서 유럽은 또한 MLOPS의 글로벌 성장과 기술 및 인재에 대한 투자 측면에서 다른 지역에 합류합니다.

• 아시아

MLOPS 시장의 전반적인 성장에 추가하는 것은 아시아의 광범위한 기술 부문과 산업 분야의 여러 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션을 채택하는 데있어 유병률입니다. 중국, 인도 및 일본은 AI 솔루션에 대한 투자에 크게 참여하여 효율적인 MLOPS 실무에 대한 수요를 증가 시켰습니다. 이는 기술 분야의 지역의 풍부한 인재 풀과 시작 생태계에 추가로 지원됩니다. 또한 건강 관리, 금융, 제조 및 기타 부문의 지속적인 디지털화는 기계 학습 모델의 신속하고 간소화 된 배포 및 관리를위한 원동력 역할을합니다. 이러한 새로운 요구로 인해 아시아는 글로벌 MLOPS 시장의 주요 기여자가 될 것입니다.

주요 업계 플레이어

"주요 업체는 혁신을 통해 Mlops 시장 성장을 주도합니다"

업계의 주요 업체는 혁신적인 혁신적인 혁신, 포괄적 인 플랫폼을 만들고이 새로운 역학에서 자동화 및 협업 표준을 변경하여 MLOPS에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 플레이어는 Google, Microsoft 및 IBM과 같은 기술 대기업으로도 알려져 있으며 모델의 개발, 배포 및 모니터링을위한 정교한 도구를 통합하는 것으로 알려져 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 MLOPS의 채택은 이러한 추세로 인해 전체 개발 수명주기의 확장 성, 보안 및 효율성이 향상됩니다. 이와 관련하여 Mlops는 향후 AI 및 기계 학습 운영의 세계에 대한 더 큰 약속을 가지고 있습니다.

최고의 Mlops 회사 목록

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주요 산업 개발

"새로운 AI 솔루션 및 발전에 의해 주도 된 Mlops 시장 성장"

2023 년 8 월 :Akira AI는 두바이에서 MLOPS 솔루션을 발표하여 AI 모델 배포 및 모니터링, 특히 책임있는 AI에서 촉진했습니다. 이 플랫폼은 AI 솔루션에 대한 요구가 대규모로 증가하고 모든 부문에서 높은 규정 준수를 제공합니다. 모델 관리 및 생산성을 향상시킵니다.

2024 년 1 월 :Datarobot은 모델의 관리 및 거버넌스를 향상시키는 새로운 버전의 MLOPS 플랫폼을 소개했습니다. 이 개발은 대규모 비즈니스에서 AI 프로세스의 빠르게 성장하는 복잡성을 해결하고 모델 효과와 규정 준수를 향상시키기위한 것입니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 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 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.