MLOps-Marktgröße, Marktanteil und COVID-19-Auswirkungsanalyse, nach Bereitstellung (Cloud, On-Premise und Hybrid), nach Unternehmenstyp (KMU und Großunternehmen), nach Endbenutzer (IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere) und regionale Prognose, 2023 – 2030

Die globale MLOps-Marktgröße wurde im Jahr 2022 auf 720,0 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 1.064,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 13.321,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, was einem CAGR von 43,5 % im Prognosezeitraum entspricht.

MLOps bezieht sich auf maschinelle Lernoperationen. Es handelt sich um eine wesentliche Funktion des ML-Engineerings, die darauf abzielt, den Prozess der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu vereinfachen bis hin zur Produktion und anschließender Überwachung und Wartung. Zu den wichtigsten Komponenten dieser Lösungen gehören unter anderem Modelltraining, Modelltests und -validierung, Bereitstellung, automatisierte Modellvalidierung sowie kontinuierliche Bereitstellung und Bereitstellung.

Solche herausragenden Merkmale und Fähigkeiten dieser Lösungen bieten Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, DevOps und anderen eine bessere Skalierbarkeit und Effizienz und helfen, Risiken zu minimieren. Daher entwickeln verschiedene Marktteilnehmer ihre Lösungen weiter, um den Bedürfnissen und Anforderungen der Benutzer gerecht zu werden. Zum Beispiel

• Im April 2023 kündigte ClearML die Einführung neuer Funktionen für kontinuierliches ML für Open-Source-MLOps an, um der wachsenden Nachfrage auf den globalen Märkten gerecht zu werden. Es wurde eine neue Funktionalität veröffentlicht, die als Sneak Peek-Anwendung bekannt ist. Es ermöglicht ClearML-Unternehmensbenutzern, eine Anwendung direkt aus ihrem Entwicklungsökosystem bereitzustellen.

COVID-19-AUSWIRKUNGEN

Änderung der Datenmuster und Algorithmen inmitten einer durch die Pandemie ausgelösten Marktexpansion 

Die weit verbreitete COVID-19-Pandemie brachte verschiedene Veränderungen in verschiedenen Branchen mit sich und verlagerte alles auf Online-Kanäle und Fernarbeit. Aufgrund der enormen Veränderungen in den wirtschaftlichen Aktivitäten und im menschlichen Verhalten, die sich aus Selbstisolation, sozialer Distanzierung, Abriegelung und anderen Umständen der Pandemie ergeben.

Diese Verschiebungen führten zu sich ständig ändernden Datenmustern, die schließlich die Vorhersagefähigkeit von Modellen für maschinelles Lernen beeinträchtigten. Sie wurden anhand von Datenalgorithmen entwickelt, geschult und verifiziert, die nicht mehr anwendbar waren.

Die Mechanismen sollten in der richtigen Form sein, um Fehler kontinuierlich zu verfolgen und zu identifizieren und die Implementierung von Vorhersagemodellen für sich dynamisch verändernde Ökosysteme zu ermöglichen, während gleichzeitig die Genauigkeit gewahrt bleibt. Andernfalls würden diese Modelle des maschinellen Lernens veraltet sein und möglicherweise zu Ergebnissen führen, die für die Unternehmen nicht mehr produktiv oder genau sind.

Solche Umstände und Erfolge bei der Erzielung von Effizienz und Produktivität maschineller Lernmodelle trugen zum Wachstum der Marktnachfrage nach solchen Lösungen bei. Verschiedene große Player führten außerdem neue Funktionen und Lösungen für ihre Kunden ein und sorgten für bessere Kundenerlebnisse. Zum Beispiel

• Im November 2020 arbeiteten Iguazio und AWS zusammen, um Unternehmen die Vorteile der Entwicklung auf SageMaker und der effizienten, schnellen und nahtlosen Installation von KI mithilfe der Machine-Learning-Betriebsplattform von Iguazio als vollständig integrierte Lösung zu bieten .

So trugen enorme Veränderungen in den wirtschaftlichen Aktivitäten, im menschlichen Verhalten und in den Datenmustern zur erhöhten Nachfrage nach diesen Lösungen während der Pandemie bei.

MLOps-Markttrends

Implementierung von AutoML in MLOps-Modellen zur Steigerung des Marktwachstums

Durch die Automatisierung der gesamten Machine-Learning-Pipeline, von der Datenverarbeitung bis hin zu Installationen, macht demokratisiertes ML es auch für Benutzer mit weniger Fachwissen zugänglich. AutoMl bietet mehrere einfache und verfügbare Lösungen, die keine vordefinierte Expertise im Bereich maschinelles Lernen erfordern.

Da ML den Großteil des Datenkennzeichnungsverfahrens automatisiert, wird die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler erheblich minimiert. Es reduziert den Personalaufwand und ermöglicht es Unternehmen, sich stärker auf die Datenanalyse zu konzentrieren.

AutoML versucht, das gesamte Verfahren zu vereinfachen, indem es einige manuell umfassende Schritte beim Training eines ML-Modells automatisiert, darunter Funktionsauswahl, Modellauswahl, Modelloptimierung und Modellbewertung. Verschiedene Cloud-Plattformen wie Amazon Sagemaker, die Data Robot AI-Plattform und Microsoft Power BI bieten ihre exklusiven AutoML-Lösungen an. Zum Beispiel

• Im November 2022 kündigte Amazon die Einführung von Sagemaker Autopilot direkt aus den Amazon SageMaker-Pipelines an, um die MLOps-Branche mühelos zu mechanisieren. Es ermöglicht die Mechanisierung eines End-to-End-Prozesses zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Autopilot und zur Einbindung von Modellen in nachfolgende CI/CD-Schritte.

Die Vorteile der Kombination von AutoML mit maschinellen Lernvorgängen helfen Unternehmen dabei, überlegene ML-Modelle effizienter und zu geringeren Kosten zu erstellen und die Qualifikationslücke zu schließen.

Solche Faktoren treiben die Implementierung von AutoML in solchen Lösungen voran und steigern so das Wachstum des MLOps-Marktes.

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MLOps-Marktwachstumschancen

Steigender Bedarf, die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern, um das Marktwachstum voranzutreiben

Die kontinuierliche Weiterentwicklung maschineller Lernmechanismen, die Mainstreamung ML-gesteuerter Lösungen und groß angelegte Produktionseinführungen gewinnen schnell an Dynamik. Zu den verschiedenen Gründen, die sich auf die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen auswirken, gehören der experimentelle und manuelle Testcharakter von ML, die manuelle Verfolgung von Datenabhängigkeiten, die Komplexität von Modellen und die versteckte Erhöhung der mechanischen Schulden von ML. Solche Faktoren beeinflussen die Effizienz von ML-Modellen, die dem ML-Modell bei der Ausführung von ML-Projekten fehlt. Zum Beispiel

• Branchenexperten zufolge gehen nur 47 % der geschäftlichen KI/ML-Modelle in die Produktionsphase, da es an verschiedenen Modellfunktionen für maschinelles Lernen mangelt.


• Laut einer Umfrage von Algorithmia ist der am häufigsten genannte Grund für Modellversagen die Datendrift, die auftritt, wenn die beim Training des Modells verwendeten Daten die Daten aus der realen Welt nicht mehr genau widerspiegeln. Es wurde beobachtet, dass 60 % der Datenexperten mindestens 20 % ihrer Zeit mit der Modellpflege verbringen.

Daher wenden sich Unternehmen und Datenexperten diesen Lösungen zu, um die Effizienz zu steigern und sicherzustellen, dass diese Modelle optimal funktionieren. Zum Beispiel

• Laut Datenspezialisten aus allen Branchen haben 97 % der Benutzer, die maschinelle Lernvorgänge implementiert haben, eine deutliche Verbesserung und bessere Ergebnisse durch stärkere Automatisierung, verbesserte Robustheit, bessere Produktivität und andere beobachtet.

Solche Faktoren und die Notwendigkeit einer verbesserten Leistung treiben das Wachstum dieser Lösungen auf dem Markt voran.

EINHÄNGENDE FAKTOREN

Mangelnde Fähigkeit, Sicherheit in der MLOps-Umgebung bereitzustellen, um das Marktwachstum zu behindern

Maschinelles Lernen funktioniert regelmäßig bei sensiblen Projekten mit sehr kritischen Daten. Daher ist die Gewährleistung der Sicherheit des Ökosystems von entscheidender Bedeutung für den langfristigen Erfolg des Projekts. Zum Beispiel

• Laut dem Künstliche Intelligenz (KI) Adoption Report von IBM Etwa jedes fünfte Unternehmen gibt an, Schwierigkeiten bei der Gewährleistung der Datensicherheit zu haben. Daher betrachten immer mehr Datenexperten es als eines der entscheidenden Probleme.

Benutzer sind sich oft nicht bewusst, dass sie über zahlreiche Schwachstellen verfügen, die eine Gelegenheit für böswillige Angriffe bieten. Darüber hinaus ist die Verarbeitung veralteter Bibliotheken das häufigste Problem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind.

Darüber hinaus besteht ein Sicherheitsnachteil darin, dass die Endpunkte und Datenpipelines des Modells nicht angemessen gesichert sind. Dadurch werden möglicherweise öffentlich zugängliche, wichtige Daten an Dritte weitergegeben, was Auswirkungen auf die Datensicherheit in der MLOps-Umgebung haben kann.

Daher kann die Aufrechterhaltung der Sicherheit für die Betriebsumgebung des maschinellen Lernens ein hemmender Faktor sein. Dies kann die Effizienz und Produktivität von Modellen für maschinelles Lernen beeinträchtigen und sich auf das Geschäft von Unternehmen auswirken.

MLOps-Marktsegmentierungsanalyse

Nach Bereitstellungsanalyse

Kombinierte Funktionen von Cloud- und On-Premise-Architektur zur Förderung des Wachstums im Hybridsegment

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in Cloud, On-Premise und Hybrid kategorisiert.

Es wird erwartet, dass das Hybridsegment im prognostizierten Zeitraum den Markt mit einer führenden CAGR dominieren wird. Die Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Kosten und Richtlinien veranlassen die meisten Unternehmen, Architekturansätze zu übernehmen, die Cloud- und lokale Rechenzentren umfassen. Daher investieren Marktteilnehmer strategisch in die Weiterentwicklung hybrider Lösungen. Zum Beispiel

• Im Juni 2022 führte Domino Data Lab eine Hybrid-MLOps-Architektur ein, die modellbasierte Unternehmen in großem Maßstab zukunftssicher machen würde. Es ermöglicht Unternehmen die schnelle Steuerung, Skalierung und Orchestrierung datenwissenschaftlicher Arbeiten über mehrere Computercluster in verschiedenen geografischen Regionen, vor Ort und sogar über mehrere Clouds.

Das Cloud-Segment hatte im Jahr 2022 den höchsten MLOps-Marktanteil. Die Flexibilität und Skalierbarkeit der cloudbasierten Bereitstellung machen sie zur idealen Wahl für Profis. Eine Multi-Cloud-Bereitstellung dient als solide Grundlage für den ML-Geschäftsbetrieb. Dies liegt an der eingebauten Elastizität und der Zugänglichkeit von kostengünstigem Speicher sowie an seinem Wert als Entwicklungsumgebung.

Nach Unternehmenstypanalyse

Einfache Verfügbarkeit von Open-Source-Lösungen zur Steigerung der Akzeptanz der MLOps-Technologie bei KMU

Nach Unternehmenstyp ist der Markt in KMU und Großunternehmen unterteilt.

Es wird prognostiziert, dass das KMU-Segment im Prognosezeitraum aufgrund des Einsatzes maschineller Lernvorgänge bei KMU mit der höchsten CAGR wachsen wird. Darüber hinaus sind verschiedene Open-Source-Lösungen für maschinelles Lernen verfügbar und für KMU leicht zugänglich, was zu ihrem Marktanteil beitragen würde. Zu den verschiedenen Open-Source-Lösungen gehören Mlflow, Deepchecks, ZenML, Metaflow und Seldon Core.

Das Segment der Großunternehmen hatte im Jahr 2022 den höchsten Marktanteil. Da große Unternehmen mit größeren Datenmengen umgehen müssen, ist die Akzeptanz solcher Lösungen bei diesen Unternehmenstypen höher. Es bietet großen Unternehmen detaillierte Analysen und Korrekturen in größeren Modellprojekten für maschinelles Lernen. Außerdem trägt es dazu bei, die Produktionsentwicklung durch Demokratisierung und bessere Entscheidungsfindung in größerem Maßstab zu optimieren.

Nach Endbenutzeranalyse

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Stärkere Implementierung maschineller Lernvorgänge im Gesundheitssektor zur Förderung der Marktentwicklung

Nach Endbenutzer wird der Markt in IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, Einzelhandel und andere (Werbung, Transport) unterteilt.

Das Gesundheitssegment ist aufgrund der Implementierung maschineller Lernvorgänge im Gesundheitssektor mit der höchsten CAGR führend. Da diese Lösungen dazu beitragen, verschiedene Gesundheitsfunktionen wie Arzneimittelentdeckungsverfahren zu rationalisieren, bei der Analyse von Behandlungsberichten von Patienten zu helfen, die medizinische Versorgung für Patienten zu personalisieren und vieles mehr, nimmt der Einsatz dieser Lösungen im Gesundheitswesen zu.

• Im November 2023 beschleunigte Philips die Bereitstellung KI-gesteuerter Lösungen mit der auf Amazon SageMaker entwickelten MLOps-Plattform. Philips nutzt künstliche Intelligenz in mehreren Bereichen, etwa in der Diagnostik, Bildgebung, persönlichen Gesundheit, Therapie und vernetzten Pflege.

Das Segment IT & Telekommunikation hatte im Jahr 2022 den höchsten Marktanteil. Diese Lösungen helfen der IT Fachleute verbessern die Effektivität und Effizienz, indem sie ML-gestützte Erkenntnisse nutzen. Es hilft bei der Überwachung und Verwaltung der IT-Architektur und optimiert gleichzeitig den Betrieb und die Ressourcenzuweisung. Im Telekommunikationsbereich werden diese Lösungen eingesetzt, um den Netzwerkbetrieb zu erweitern und Ausfallzeiten zu minimieren. Die Automatisierung ermöglicht es Telekommunikationsanbietern, ML-Modelle einfach zu verwalten und bereitzustellen und Dienstunterbrechungen und Netzwerkprobleme schnell zu erkennen und zu beheben.

REGIONALE EINBLICKE

Geografisch gesehen wird der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, dem Nahen Osten und Afrika sowie im asiatisch-pazifischen Raum untersucht.

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Nordamerika hatte im Jahr 2022 den höchsten Marktanteil. Die Region weist die größten technologischen Fortschritte beim maschinellen Lernen in verschiedenen Sektoren auf, beispielsweise im Bankwesen, im Einzelhandel, in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen und vielen mehr. Darüber hinaus investieren verschiedene Pharma- und P&C-Versicherungsakteure in ML-Technologien für Geschäftsinnovationen. Zum Beispiel

• Branchenexperten zufolge gehört der Bankensektor in den USA zu den ersten Anwendern maschineller Lerntechnologien. Beispielsweise haben neun der zehn größten Banken in den USA ausgewählte Rollen für die Einrichtung und Implementierung maschineller Lernvorgänge zugewiesen.

Solche neuen Geschäftsinnovationen und technologischen Investitionen tragen zur Entwicklung des Marktwachstums in der Region bei.

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Laut Fortune Business Insights wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer führenden CAGR wachsen. Wachsende Investitionen und eine stärkere Einführung von KI, maschinellem Lernen und Big Data haben lukrative Marktchancen in der Region eröffnet. Das Wachstum von ML im digitalen Gesundheitssektor Südkoreas, die Implementierung von KI und maschinellem Lernen in Japan sowie steigende KI/ML-Investitionen in Indien haben zum Marktwachstum der Region beigetragen. Zum Beispiel

• Im Dezember 2021 kündigte NxtGen, ein Anbieter von Rechenzentren und Cloud-Technologien, die Einführung von MLOps als Serviceangebot in Zusammenarbeit mit Katonic.ai an. Ziel des Unternehmens ist es, diese Plattform Datenwissenschaftsexperten und Dateningenieuren kostenlos anzubieten und die breitere Einführung von Datenwissenschafts- und Datenanalysepraktiken in Indien zu unterstützen.

Betriebslösungen für maschinelles Lernen gewinnen in europäischen Ländern schnell an Umsatzanteilen, mit zahlreichen neuen Initiativen und Möglichkeiten, ihre Entwicklung und Implementierung zu unterstützen. Die Spitzenforschungsinstitute in Deutschland bieten zahlreiche Möglichkeiten für Dateningenieure und Wissenschaftler. Auch die KI/ML-Ausgaben in verschiedenen europäischen Ländern, darunter Frankreich, Deutschland, Spanien, Italien und Großbritannien, treiben das Marktwachstum in der Region voran. Die steigende Zahl von Startups erhöht auch die Nachfrage nach Betriebslösungen für maschinelles Lernen in der Region. Zum Beispiel

• Im Oktober 2023 sicherte sich ZenML eine Finanzierung in Höhe von 7,3 Millionen US-Dollar, um den maschinellen Lernbetrieb in Deutschland zu optimieren. Die Finanzierung stellt eine starke Unterstützung und Anziehungskraft für die Open-Source-Betriebsplattform für maschinelles Lernen ZenML dar, die eine Vereinfachung des Verfahrens zur Erstellung, Bereitstellung und Handhabung von ML-Modellen vorschlägt.

Zahlreiche Faktoren, wie der Eintritt von Akteuren des maschinellen Lernens und die zunehmende Implementierung von KI/ML-Technologien in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen, dem Einzelhandel und anderen im Nahen Osten, Afrika und Südamerika, führten dazu das Wachstum des Marktanteils in der Region. Darüber hinaus tragen die technologischen Ausgaben und Startfinanzierungen für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und vieles mehr in diesen Regionen zum Marktfortschritt bei.

Liste der wichtigsten Unternehmen im MLOps-Markt

Wachsende Investitionen und Kooperationen weltweit stärken die Geschäftsposition der Hauptakteure auf dem Markt

Die Hauptakteure sind daran interessiert, neue ML-Modelltechnologien in den Bereichen Gesundheitswesen, BFSI, IT und Telekommunikation und vielen anderen zu integrieren. Die Innovation neuer Lösungen mit durchdachten Mechanismen zur Unterstützung zahlreicher großer Unternehmen und KMU ist eine der Schlüsselstrategien wichtiger Akteure. Darüber hinaus gehen wichtige Marktteilnehmer strategisch Partnerschaften bei der Einführung neuer Produkte ein und investieren in mehrere Start-ups für die weltweite Geschäftsausweitung.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• DataRobot, Inc. (USA)


• Domino Data Lab, Inc. ( USA)


• Amazon Web Services, Inc. (USA)


• Microsoft ( USA)


• IBM Corp (USA)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)


• Allegro AI. (ClearML) (Israel)


• Mlflow (USA)


• Google (USA)


• Cloudera, Inc. (USA)

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER INDUSTRIE:

• November 2023: DataRobot kündigte eine neue Allianz mit Cisco an und stellte eine MLOps-Lösung für die Cisco FSO-Plattform (Full-Stack Observability) vor, die mit Partner Evolutio entwickelt wurde. Die neue Lösung bietet Observability auf Unternehmensniveau für generative KI und prädiktive KI, hilft bei der Optimierung und Skalierung von Bereitstellungen und steigert den Geschäftswert für Kunden.


• April 2023: MLflow führte MLflow 2.3 ein, das Upgrade auf die Open-Source-ML-Plattform mit neuen Funktionen und LLMOps-Unterstützung. Es wird mit innovativen Funktionen kombiniert, die seine Fähigkeit erweitern, große Sprachmodelle (LLM) bereitzustellen und zu verwalten und LLMs in die verbleibenden ML-Operationen zu integrieren.


• März 2023: Striveworks ging eine Partnerschaft mit Microsoft ein, um die Chariot MLOps-Plattform im öffentlichen Segment bereitzustellen. Mit der Integration können Unternehmen diese Plattform von Strivework, Chariot, nutzen, um ihren gesamten Modelllebenszyklus auf der skalierbaren Infrastruktur von Azure abzuwickeln.


• Januar 2023: Domino Data Lab hat sein Partnerprogramm mit fortschrittlichen Angeboten erweitert, um Innovationen in der Datenwissenschaft voranzutreiben. Die Dynamik der Partner steigt durch neue Schulungen, Akkreditierungen und autorisierte Ökosystem-Assimilationen, um Partnern erweiterte Fähigkeiten und Kenntnisse im Bereich maschineller Lernvorgänge zu bieten.


• November 2022: ClearML kündigte in Zusammenarbeit mit Aporia die Einführung einer Full-Stack-MLOps-Plattform an, um Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen in großem Maßstab zu automatisieren und zu orchestrieren und ML- und Dateningenieure sowie DevOps-Teams dabei zu unterstützen Perfektionierung ihrer ML-Pipelines. Mit der Allianz können DevOps-Teams und Datenwissenschaftler die gemeinsame Leistungsfähigkeit von Aporia und ClearML nutzen, um ihre Time-to-Revenue und Time-to-Value erheblich zu verkürzen, indem sie sicherstellen, dass ML-Projekte erfolgreich abgeschlossen werden.

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von MLOps-Markt

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Der Marktbericht bietet eine umfassende Analyse des Marktes und hebt wichtige Merkmale wie führende Anbieter, Produktlinien und sich entwickelnde neue Lösungsanwendungen hervor. Darüber hinaus bietet es Einblicke in die neuesten Marktentwicklungen und Einblicke in entscheidende Branchenerweiterungen. Zusätzlich zu den oben genannten Aspekten vereint der Bericht zahlreiche Dynamiken, die zur Marktentwicklung in den letzten Jahren beigetragen haben.

Umfang und Segmentierung des Berichts