MLOps 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 배포별(클라우드, 온프레미스 및 하이브리드), 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 최종 사용자별(IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 기타) 및 지역 예측, 2026~2034년

전 세계 MLOps 시장 규모는 2025년 23억 3천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 34억 달러에서 2034년까지 259억 3천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 28.90%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 2025년에는 북미가 36.40%의 점유율로 글로벌 MLOPS 시장을 장악했습니다.

MLOps는 기계 학습 작업을 나타냅니다. ML 엔지니어링의 필수 기능으로, 복용 절차를 단순화하는 데 전념합니다.기계 학습모델을 생산에 적용한 다음 이를 모니터링하고 유지 관리합니다. 이러한 솔루션의 주요 구성 요소에는 모델 교육, 모델 테스트 및 검증, 배포, 자동화된 모델 검증, 지속적인 제공 및 배포 등이 포함됩니다.

이러한 솔루션의 뛰어난 특징과 기능은 엔지니어, 데이터 과학자, DevOps 및 기타 사람들에게 더 나은 확장성과 효율성을 제공하고 위험을 최소화하는 데 도움을 줍니다. 따라서 다양한 시장 참여자들이 사용자의 요구 사항과 요구 사항을 충족하기 위해 솔루션을 발전시키고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 4월,ClearML은 글로벌 시장에서 증가하는 수요를 충족하기 위해 오픈 소스 MLOps를 위한 지속적인 ML을 위한 새로운 기능 출시를 발표했습니다. Sneak Peek 애플리케이션이라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이를 통해 ClearML 기업 사용자는 개발 에코시스템에서 바로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

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코로나19 영향

팬데믹으로 인한 시장 확장에 따른 데이터 패턴 및 알고리즘의 변화 

널리 퍼진 코로나19 팬데믹은 다양한 산업 전반에 걸쳐 다양한 변화를 가져왔고, 모든 것을 온라인 채널과 원격 근무로 전환했습니다. 자가 격리, 사회적 거리두기, 봉쇄 및 기타 팬데믹 상황으로 인해 경제 활동과 인간 행동에 엄청난 변화가 생겼기 때문입니다.

이러한 변화로 인해 데이터 패턴이 지속적으로 변경되어 결국 기계 학습 모델의 예측 기능이 저하되었습니다. 그들은 더 이상 적용할 수 없는 데이터 알고리즘에 대해 개발되고, 숙련되고, 검증되었습니다.

메커니즘은 지속적인 방식으로 오류를 추적 및 식별하고 정확성을 유지하면서 동적으로 변화하는 생태계에 대한 예측 모델의 구현을 가능하게 하는 적절한 형식이어야 합니다. 그렇지 않으면 이러한 기계 학습 모델은 시대에 뒤떨어져 기업에 더 이상 생산적이지 않거나 정확하지 않은 결과를 생성할 수 있습니다.

머신러닝 모델의 효율성과 생산성을 달성하기 위한 이러한 상황과 달성은 그러한 솔루션에 대한 시장의 수요 증가에 기여했습니다. 다양한 주요 업체들도 고객을 위한 새로운 기능과 솔루션을 도입하고 더 나은 고객 경험을 제공했습니다. 예를 들어,

• 2020년 11월,Iguazio와 AWS는 완전히 통합된 솔루션인 Iguazio의 기계 학습 운영 플랫폼을 통해 SageMaker에서 개발하고 AI를 효율적이고 신속하며 원활하게 설치할 수 있는 이점을 기업에 제공하기 위해 협력했습니다.

따라서 경제 활동, 인간 행동, 데이터 패턴의 엄청난 변화로 인해 팬데믹 기간 동안 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다.

MLOps 시장 동향

시장 성장을 촉진하기 위해 MLOps 모델 내 AutoML 구현

데이터 처리부터 설치까지 전체 기계 학습 파이프라인을 자동화하는 민주화된 ML을 통해 전문 지식이 부족한 사용자도 액세스할 수 있습니다. AutoMl은 사전 정의된 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않은 몇 가지 간단하고 사용 가능한 솔루션을 제공합니다.

ML이 대부분의 데이터 라벨링 절차를 자동화하면 사람의 실수가 발생할 확률이 상당히 최소화됩니다. 인건비를 줄여 기업이 데이터 분석에 더 집중할 수 있도록 해줍니다.

AutoML은 기능 선택, 모델 선택, 모델 튜닝 및 모델 평가를 포함하여 ML 모델 학습에서 수동으로 진행되는 몇 가지 단계를 자동화하여 전체 절차를 단순화하려고 합니다. Amazon Sagemaker, Data Robot AI 플랫폼, Microsoft Power BI 등 다양한 클라우드 플랫폼에서 독점적인 AutoML 솔루션을 제공합니다. 예를 들어,

• 2022년 11월,Amazon은 MLOps 산업을 쉽게 기계화하기 위해 Amazon SageMaker 파이프라인 내에서 바로 Sagemaker Autopilot을 출시한다고 발표했습니다. Autopilot을 사용하여 기계 학습 모델을 개발하고 모델을 후속 CI/CD 단계에 통합하는 엔드투엔드 프로세스의 기계화를 가능하게 합니다.

AutoML과 기계 학습 작업을 결합하면 기업이 더 낮은 비용으로 우수한 ML 모델을 보다 효율적으로 생성하고 기술 격차를 해소할 수 있습니다.

이러한 요소는 해당 솔루션 전반에 걸쳐 AutoML 구현을 촉진하여 MLOps 시장 성장을 강화합니다.

MLOps 시장 성장 기회

시장 성장을 촉진하기 위해 기계 학습 모델 성능을 개선해야 할 필요성 증가

기계 학습 메커니즘의 지속적인 발전, ML 기반 솔루션의 주류화, 대규모 생산 출시가 빠르게 추진력을 얻고 있습니다. 기계 학습 모델의 성능에 영향을 미치는 다양한 이유에는 ML의 실험적 및 수동 테스트 특성, 데이터 종속성의 수동 추적, 모델의 복잡성, 숨겨진 ML 기계적 부채 증가 등이 있습니다. 이러한 요소는 ML 모델의 효율성에 영향을 미치며, 이는 ML 프로젝트 실행 시 ML 모델이 부족합니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 다양한 머신러닝 모델 역량이 부족해 비즈니스 AI/ML 모델 중 47%만이 생산 단계에 들어간다.
• Algorithmia의 조사에 따르면, 모델 실패의 가장 빈번하게 언급되는 원인은 데이터 드리프트입니다. 이는 모델 훈련에 사용된 데이터가 더 이상 실제 데이터를 정확하게 반영하지 않을 때 발생합니다. 데이터 전문가의 60%가 모델 유지 관리에 최소 20%의 시간을 소비하는 것으로 나타났습니다.

따라서 기업과 데이터 전문가는 효율성을 높이고 이러한 모델이 최적으로 작동하도록 보장하기 위해 이러한 솔루션으로 전환하고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전반의 데이터 전문가에 따르면 기계 학습 작업을 구현한 사용자 중 97%가 자동화 향상, 견고성 향상, 생산성 향상 등을 통해 상당한 개선과 더 나은 결과를 얻었습니다.

이러한 요소와 향상된 성능의 필요성은 시장에서 이러한 솔루션의 성장을 주도합니다.

제한 요인

시장 성장을 방해하는 MLOps 환경의 보안 제공 능력 부족

기계 학습은 매우 중요한 데이터가 포함된 민감한 프로젝트에서 정기적으로 작동합니다. 따라서 생태계의 안전을 보장하는 것은 프로젝트의 장기적인 성과를 위해 매우 중요합니다. 예를 들어,

• 에 따르면인공지능(AI)IBM 채택 보고서에 따르면 약 5개 기업 중 1개 기업이 데이터 보안 보호에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 따라서 점점 더 많은 데이터 전문가들이 이를 중요한 문제 중 하나로 다루고 있습니다.

종종 사용자는 악의적인 공격의 기회를 나타내는 수많은 취약점이 있다는 사실을 인식하지 못합니다. 또한 오래된 라이브러리를 처리하는 것은 기업이 직면하는 가장 일반적인 문제입니다.

또한 보안 단점은 모델 엔드포인트 및 데이터 파이프라인이 적절하게 보호되지 않는 것과 관련이 있습니다. 이는 잠재적으로 MLOps 환경의 데이터 보안에 영향을 미칠 수 있는 공개적으로 액세스할 수 있는 중요한 데이터를 제3자에게 노출시킵니다.

따라서 기계 학습 운영 환경에 대한 보안을 유지하는 것이 제한 요인이 될 수 있습니다. 이는 기계 학습 모델의 효율성과 생산성을 저해하여 기업의 비즈니스에 영향을 미칠 수 있습니다.

MLOps 시장 세분화 분석

배포 분석별

하이브리드 부문 성장을 촉진하기 위해 클라우드와 온프레미스 아키텍처의 결합된 기능

배포에 따라 시장은 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드로 분류됩니다.

하이브리드 부문은 예측 기간 동안 최고의 CAGR로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 보안, 비용 및 지침에 대한 우려로 인해 대부분의 기업은 클라우드 및 온프레미스 데이터 센터를 포함하는 아키텍처 접근 방식을 채택하게 됩니다. 따라서 시장 참여자들은 하이브리드 솔루션 발전에 전략적으로 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 2022년 6월,Domino Data Lab은 대규모 모델 기반 비즈니스를 미래에 대비할 수 있는 하이브리드 MLOps 아키텍처를 도입했습니다. 이를 통해 기업은 다양한 지역, 온프레미스, 심지어 여러 클라우드에 있는 여러 컴퓨팅 클러스터에 걸쳐 데이터 과학 작업을 신속하게 제어, 확장 및 조정할 수 있습니다.

클라우드 부문은 2026년 54.89%의 점유율로 가장 높은 MLOps 시장을 차지했습니다. 클라우드 기반 배포의 유연성과 확장성은 전문가에게 이상적인 선택입니다. 다중 클라우드 배포는 ML 비즈니스 운영을 위한 강력한 기반으로 지원됩니다. 이는 내장된 탄력성과 저비용 스토리지의 접근성뿐만 아니라 개발 환경으로서의 가치 때문입니다.

기업 유형별 분석

중소기업의 MLOps 기술 채택을 늘리기 위한 오픈 소스 솔루션의 손쉬운 가용성

기업 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 구분됩니다.

중소기업 부문은 중소기업 간의 기계 학습 작업 사용으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 다양한 오픈 소스 기계 학습 운영 솔루션을 사용할 수 있으며 중소기업이 쉽게 접근할 수 있어 시장 점유율에 기여할 수 있습니다. 다양한 오픈 소스 솔루션에는 Mlflow, Deepchecks, ZenML, Metaflow 및 Seldon Core가 포함됩니다.

대기업 부문은 2026년 전 세계적으로 54.89%를 차지하며 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 대기업은 더 많은 양의 데이터를 처리해야 하므로 이러한 유형의 기업에서 이러한 솔루션을 채택하는 비율이 더 높습니다. 대규모 기계 학습 모델 프로젝트에서 대기업에 대한 심층 분석 및 수정을 제공합니다. 또한 민주화와 더 큰 규모의 더 나은 의사결정을 통해 생산 개발을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

최종 사용자 분석별

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시장 개발을 강화하기 위해 의료 부문에서 기계 학습 운영의 더 높은 구현

최종 사용자별로 시장은 IT 및 통신, 의료, BFSI, 제조, 소매 및 기타(광고, 운송)로 분류됩니다.

의료 부문은 의료 부문에서 기계 학습 작업을 구현함으로써 가장 높은 CAGR로 선두를 달리고 있습니다. 이러한 솔루션은 신약 발견 절차, 환자의 치료 보고서 분석 지원, 환자를 위한 의료 개인화 등 다양한 의료 기능을 간소화하는 데 도움이 되므로 의료 분야에서 이러한 솔루션의 사용이 증가하고 있습니다.

• 2023년 11월,Philips는 Amazon SageMaker에서 개발된 MLOps 플랫폼을 사용하여 AI 기반 솔루션 배포를 가속화했습니다. Philips는 진단, 영상, 개인 건강, 치료, 연결된 관리 등 여러 영역에서 인공 지능을 사용합니다.

IT &통신세그먼트는 2022년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 이러한 솔루션은 IT 전문가가 ML 기반 통찰력을 활용하여 효과와 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다. 운영 및 리소스 할당을 최적화하는 동시에 IT 아키텍처를 모니터링하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 통신 부문에서는 이러한 솔루션을 사용하여 네트워크 운영을 확장하고 가동 중지 시간을 최소화합니다. 자동화를 통해 통신 제공업체는 ML 모델을 쉽고 빠르게 유지 관리 및 배포하고 서비스 중단 및 네트워크 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

지역적 통찰력

지리적으로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양 전역에서 연구됩니다.

북아메리카

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북미는 2025년 0.84 규모로 가장 높은 시장을 차지했습니다. 이 지역은 은행, 소매, 자동차, 의료 등 다양한 부문에 걸쳐 최대의 기계 학습 기술 발전을 설명합니다. 또한 다양한 제약 및 손해보험사들이 비즈니스 혁신을 위해 ML 기술에 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 미국의 은행 부문은 머신러닝 기술을 조기에 채택해 왔습니다. 예를 들어, 미국 상위 10개 은행 중 9개 은행은 머신러닝 운영을 구축하고 구현하기 위해 할당된 역할을 선택했습니다. 

이러한 새로운 비즈니스 혁신과 기술 투자는 이 지역의 시장 성장 발전에 기여하고 있습니다. 미국 시장은 2026년까지 7억 1천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

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아시아 태평양

Fortune Business Insights에 따르면 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 주요 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 투자 증가와 AI, 머신 러닝, 빅 데이터의 채택 확대로 인해 이 지역에서 수익성 있는 시장 기회가 열렸습니다. 한국의 디지털 건강 부문에서 ML의 성장, 일본의 AI 및 머신러닝 구현, 인도의 AI/ML 투자 증가가 이 지역의 시장 성장에 기여했습니다. 일본 시장은 2026년까지 2억 2천만 달러, 중국 시장은 2026년까지 2억 1천만 달러, 인도 시장은 2026년까지 1억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

• 2021년 12월,데이터 센터 및 클라우드 기술 제공업체인 NxtGen은 Katonic.ai와 협력하여 MLOps를 서비스로 출시한다고 발표했습니다. 회사는 이 플랫폼을 데이터 과학 전문가와 데이터 엔지니어에게 무료로 제공하고 인도에서 데이터 과학 및 데이터 분석 관행이 보다 광범위하게 채택되도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.

유럽

기계 학습 운영 솔루션은 개발 및 구현을 지원할 수 있는 수많은 새로운 이니셔티브와 기회를 통해 유럽 국가에서 즉시 수익 지분을 확보하고 있습니다. 독일 최고 수준의 연구 기관은 데이터 엔지니어와 과학자에게 충분한 기회를 제공합니다. 또한 프랑스, ​​독일, 스페인, 이탈리아, 영국 등 다양한 유럽 국가의 AI/ML 지출이 이 지역 시장 성장을 주도하고 있습니다. 영국 시장은 2026년까지 2억 2천만 달러에 도달할 것으로 예상되고, 독일 시장은 2026년까지 2억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 스타트업 수가 증가함에 따라 이 지역의 기계 학습 운영 솔루션에 대한 수요도 증가합니다. 예를 들어,

• 2023년 10월,ZenML은 독일의 기계 학습 운영을 간소화하기 위해 730만 달러의 자금을 확보했습니다. 이 자금은 ML 모델 구성, 배포 및 처리 절차를 단순화할 것을 제안하는 오픈 소스 기계 학습 운영 플랫폼 ZenML에 대한 강력한 지원과 견인력으로 제공됩니다.

중동 및 아프리카 및 남미

중동 및 아프리카, 남미에서 머신러닝 플레이어의 진입과 의료, 은행, 소매 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI/ML 기술 구현 증가와 같은 수많은 요인으로 인해 이 지역의 시장 점유율이 증가했습니다. 또한 이 지역의 기계 학습, 인공 지능 등에 대한 기술 지출 및 스타트업 자금 조달은 시장 발전에 기여합니다.

MLOps 시장의 주요 회사 목록

전 세계적으로 증가하는 투자 및 협력으로 시장에서 주요 업체의 비즈니스 위치 강화

주요 업체들은 의료, BFSI, IT, 통신 부문 등 여러 분야에 새로운 ML 모델 기술을 통합하는 데 열중하고 있습니다. 수많은 대기업과 중소기업에 서비스를 제공하기 위한 의도적인 메커니즘을 갖춘 새로운 솔루션을 혁신하는 것은 주요 기업이 채택하는 핵심 전략 중 하나입니다. 또한 시장 주요 기업은 신제품 출시와 전략적으로 파트너십을 형성하고 전 세계적으로 비즈니스 확장을 위해 여러 스타트업에 투자합니다.

프로파일링된 주요 회사 목록:

• 데이터로봇, Inc.. (우리를.)
• 도미노 데이터 연구소, Inc.(우리를.)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• IBM Corp(미국)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP(미국)
• 알레그로 AI. (ClearML) (이스라엘)
• Mlflow (미국)
• 구글(미국)
• 클라우데라, Inc.(우리를.)

주요 산업 발전:

• 2023년 11월:DataRobot은 Cisco와의 새로운 제휴를 발표하고 파트너인 Evolutio와 함께 개발한 Cisco FSO(Full-Stack Observability) 플랫폼용 MLOps 솔루션을 도입했습니다. 새로운 솔루션은 생성 AI 및 예측 AI에 대한 비즈니스급 관측성을 제공하고 배포 최적화 및 확장을 지원하며 고객을 위한 비즈니스 가치를 향상시킵니다.
• 2023년 4월:MLflow는 새로운 기능과 LLMOps 지원을 갖춘 오픈 소스 ML 플랫폼으로 업그레이드된 MLflow 2.3을 출시했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)을 배포 및 관리하고 나머지 ML 작업에 LLM을 통합하는 기능을 확장하는 독창적인 기능과 결합됩니다.
• 2023년 3월:Striveworks는 Microsoft와 제휴하여 공공 부문에 Chariot MLOps 플랫폼을 제공했습니다. 통합을 통해 조직은 Strivework의 Chariot 플랫폼을 사용하여 확장 가능한 Azure 인프라에서 전체 모델 수명 주기를 달성할 수 있습니다.
• 2023년 1월:Domino Data Lab은 데이터 과학 혁신을 촉진하기 위한 고급 제품으로 파트너 프로그램을 강화했습니다. 파트너에게 장기적인 기계 학습 운영 역량과 지식을 제공하기 위한 새로운 교육, 인증, 승인된 에코시스템 동화를 통해 파트너 추진력이 증가합니다.
• 2022년 11월:ClearML은 Aporia와 협력하여 대규모로 기계 학습 워크플로를 자동화 및 조정하고 ML 및 데이터 엔지니어와 DevOps 팀이 ML 파이프라인을 완성하는 데 도움을 주는 풀 스택 MLOps 플랫폼 출시를 발표했습니다. 이번 제휴를 통해 DevOps 팀과 데이터 과학자는 Aporia와 ClearML의 집단적 힘을 활용하여 ML 프로젝트를 성공적으로 완료함으로써 수익 창출 시간과 가치 창출 시간을 상당히 단축할 수 있습니다.

보고서 범위

시장 보고서는 시장에 대한 광범위한 분석을 제공하고 선도적인 공급업체, 제품 라인, 진화하는 새로운 솔루션 애플리케이션과 같은 중요한 특성을 강조합니다. 또한 최신 시장 발전에 대한 통찰력을 제공하고 중요한 산업 확장에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급한 측면 외에도 이 보고서는 최근 몇 년 동안 시장 개발에 기여한 수많은 역학을 결합합니다.

보고서 범위 및 세분화