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, Retail, and Others) 및 지역별 전망(2023~2030)

전 세계 MLOps 시장 규모는 2022년 7억 2천만 달러로 평가되었으며, 2023년 10억 6,440만 달러에서 2030년까지 133억 2,180만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 43.5%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

MLOps는 머신러닝 작업을 의미합니다. 머신러닝 모델을 취하는 절차를 단순화하는 데 전념하는 ML 엔지니어링의 필수 기능입니다. 생산에 이어 모니터링 및 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 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 오픈소스 MLOps를 위한 지속적인 ML을 위한 새로운 기능의 출시를 발표했습니다. Sneak Peek 애플리케이션이라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이를 통해 ClearML 기업 사용자는 개발 생태계에서 바로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

코로나19 영향

팬데믹으로 인한 시장 확장에 따른 데이터 패턴 및 알고리즘의 변화 

코로나19 대유행은 다양한 산업 전반에 다양한 변화를 가져왔고 모든 것을 온라인 채널과 원격 근무로 전환했습니다. 자가격리, 사회적 거리두기, 봉쇄 및 기타 팬데믹 상황으로 인해 경제 활동과 인간 행동이 크게 변화했기 때문입니다.

이러한 변화로 인해 데이터 패턴이 지속적으로 변경되어 결국 머신러닝 모델의 예측 능력이 저하되었습니다. 그들은 더 이상 적용할 수 없는 데이터 알고리즘을 기반으로 개발되고 숙련되었으며 검증되었습니다.

메커니즘은 지속적인 방식으로 오류를 추적 및 식별하고 정확성을 유지하면서 역동적으로 변화하는 생태계에 대한 예측 모델을 구현할 수 있는 적절한 형태를 갖춰야 합니다. 그렇지 않으면 이러한 머신러닝 모델은 시대에 뒤떨어져 기업에 더 이상 생산적이지 않거나 정확하지 않은 결과를 생성할 수 있습니다.

머신러닝 모델의 효율성과 생산성을 달성하기 위한 이러한 상황과 성취는 해당 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 플랫폼의 도움을 받아 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

MLOps 모델 내에 AutoML을 구현하여 시장 성장 촉진

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

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

AutoML은 특성 선택, 모델 선택, 모델 조정, 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. 이를 통해 Autopilot을 사용하여 기계 학습 모델을 개발하고 모델을 후속 CI/CD 단계에 통합하는 엔드 투 엔드 프로세스를 기계화할 수 있습니다.

AutoML과 머신러닝 작업을 결합하면 기업이 더 낮은 비용으로 우수한 ML 모델을 더 효율적으로 만들고 기술 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

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

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MLOps 시장 성장 기회

시장 성장을 촉진하기 위해 머신러닝 모델 성능을 개선해야 할 필요성 증가

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

• 업계 전문가에 따르면 다양한 머신러닝 모델 역량이 부족하여 비즈니스 AI/ML 모델의 47%만이 생산 단계에 진입합니다.


• Algorithmia의 조사에 따르면 모델 실패의 가장 빈번한 원인은 데이터 드리프트입니다. 이는 모델 학습에 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 머신러닝 작업을 구현한 사용자 중 97%가 자동화 향상, 견고성 향상, 생산성 향상 등을 통해 상당한 개선과 더 나은 결과를 얻었습니다.

이러한 요소와 성능 향상의 필요성이 시장에서 이러한 솔루션의 성장을 주도합니다.

제약 요인

MLOps 환경에서 시장 성장을 방해하는 보안을 제공하는 능력 부족

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

• IBM의 인공지능(AI) 채택 보고서에 따르면 , 약 5개 기업 중 1개 기업이 데이터 보안을 보호하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 따라서 점점 더 많은 데이터 전문가들이 이를 중요한 문제 중 하나로 다루고 있습니다.

사용자는 악의적인 공격의 가능성을 나타내는 수많은 취약점이 있다는 사실을 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 또한 오래된 라이브러리를 처리하는 것은 기업이 직면하는 가장 일반적인 문제입니다.

게다가 보안상의 단점은 모델 엔드포인트와 데이터 파이프라인이 적절하게 보호되지 않는다는 것과 관련이 있습니다. 이는 MLOps 환경의 데이터 보안에 영향을 미칠 수 있는 공개적으로 액세스 가능한 중요한 데이터를 제3자에게 노출할 가능성이 있습니다.

따라서 머신러닝 운영 환경의 보안을 유지하는 것이 제한 요인이 될 수 있습니다. 이는 머신러닝 모델의 효율성과 생산성을 저해하고 기업의 비즈니스에 영향을 미칠 수 있습니다.

MLOps 시장 세분화 분석

배포 분석 기준

클라우드와 온프레미스 아키텍처의 결합 기능으로 하이브리드 부문 성장 촉진

배포에 따라 시장은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드로 분류됩니다.

하이브리드 부문은 예측 기간 동안 최고의 CAGR로 시장을 장악할 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 미래 지향적인 모델 기반 비즈니스를 대규모로 지원하는 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 2022년 가장 높은 MLOps 시장 점유율을 차지했습니다. 클라우드 기반 배포의 유연성과 확장성은 전문가에게 이상적인 선택입니다. 다중 클라우드 배포는 ML 비즈니스 운영을 위한 강력한 기반으로 지원됩니다. 이는 내장된 탄력성과 저렴한 스토리지에 대한 접근성뿐만 아니라 개발 환경으로서의 가치 때문입니다.

기업별 type 분석

SME의 MLOps 기술 채택을 늘리기 위한 오픈 소스 솔루션의 간편한 가용성

기업 type에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 양분됩니다.

중소기업 부문은 중소기업 간의 머신러닝 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 2022년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 대기업은 더 많은 양의 데이터를 처리해야 하므로 이러한 type 기업에서 이러한 솔루션을 채택하는 비율이 더 높습니다. 대규모 기계 학습 모델 프로젝트에서 대기업에 대한 심층 분석 및 수정 기능을 제공합니다. 또한 민주화와 더 큰 규모의 더 나은 의사결정을 통해 생산 개발을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

최종 사용자 분석 기준

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시장 개발을 강화하기 위해 의료 부문에서 기계 학습 운영의 높은 구현

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

헬스케어 부문은 머신러닝 운영을 구현한 덕분에 가장 높은 CAGR로 선두를 달리고 있습니다. 이러한 솔루션은 약물 disc복제 절차, 환자 치료 보고서 분석 지원, 환자를 위한 의료 개인화 등 다양한 의료 기능을 간소화하는 데 도움이 되므로 의료 분야에서 이러한 솔루션의 사용이 증가하고 있습니다.< /p>

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

IT 및 통신 부문은 2022년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 이러한 솔루션은 IT에 도움이 됩니다. 전문가들은 ML 기반 통찰력을 활용하여 효율성과 효율성을 향상시킵니다. 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 태평양에 걸쳐 연구됩니다.

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북미는 2022년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역은 은행, 소매, 자동차, 의료 등 다양한 부문에 걸쳐 머신러닝 기술 발전이 최대로 이루어졌습니다. 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 지역 시장 성장 발전에 기여하고 있습니다.

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Fortune Business Insights에 따르면 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 최고의 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. 예를 들어,

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

기계 학습 운영 솔루션은 개발 및 구현을 지원할 수 있는 수많은 새로운 이니셔티브와 기회를 통해 유럽 국가에서 빠르게 수익 지분을 확보하고 있습니다. 독일 최고 수준의 연구 기관은 데이터 엔지니어와 과학자에게 충분한 기회를 제공합니다. 또한 프랑스, ​​독일, 스페인, 이탈리아, 영국을 포함한 다양한 유럽 국가의 AI/ML 지출이 이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다. 스타트업 수가 증가함에 따라 이 지역의 기계 학습 운영 솔루션에 대한 수요도 늘어나고 있습니다. 예를 들어,

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

중동, 아프리카, 남미에서 머신러닝 기업의 진입, 의료, 은행, 소매 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI/ML 기술 구현 증가 등 다양한 요인으로 인해 해당 지역의 시장 점유율 증가. 또한 이 지역의 기계 학습, 인공 지능 등에 대한 기술 지출과 스타트업 자금 조달은 시장 발전에 기여합니다.

MLOps 시장의 주요 회사 목록

투자와 협력의 증가로 전 세계적으로 시장에서 핵심 기업의 비즈니스 위치가 강화됩니다.

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 업체들은 신제품 출시와 전략적으로 파트너십을 맺고 전 세계적으로 비즈니스 확장을 위해 여러 스타트업에 투자합니다.

소개된 주요 회사 목록:

• DataRobot, Inc. (미국)


• Domino Data Lab, Inc. ( 미국)


• Amazon Web Services, Inc.(미국)


• Microsoft( 미국)


• IBM Corp(미국)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP(미국)


• 알레그로 AI. (ClearML) (이스라엘)


• Mlflow(미국)


• Google(미국)


• Cloudera, Inc.(미국)

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 오픈소스 ML 플랫폼으로의 업그레이드인 MLflow 2.3을 출시했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)을 배포 및 관리하고 LLM을 나머지 ML 작업에 통합하는 기능을 확장하는 창의적인 기능과 결합됩니다.


• 2023년 3월: Striveworks는 Microsoft와 제휴하여 공공 부문에 Chariot MLOps 플랫폼을 제공했습니다. 통합을 통해 조직은 Strivework의 이 플랫폼인 Chariot을 사용하여 Azure의 확장 가능한 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 생태계 동화를 통해 파트너 추진력이 증가합니다.


• 2022년 11월: ClearML은 Aporia와 협력하여 기계 학습 워크플로를 대규모로 자동화 및 조정하고 ML 및 데이터 엔지니어와 DevOps 팀을 지원하는 풀 스택 MLOps 플랫폼 출시를 발표했습니다. ML 파이프라인을 완성합니다. 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

인포그래픽 표현 MLOps Market

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시장 보고서는 시장에 대한 광범위한 분석을 제공하고 주요 공급업체, 제품 라인, 진화하는 새로운 솔루션 애플리케이션과 같은 중요한 특성을 강조합니다. 또한 최신 시장 발전에 대한 통찰력을 제공하고 중요한 산업 확장에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에 언급된 측면 외에도 이 보고서는 최근 몇 년간 시장 발전에 기여한 수많은 역학을 결합합니다.

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