Tamanho do mercado de MLOps, participação e análise de impacto COVID-19, por implantação (nuvem, local e híbrido), por tipo de empresa (PMEs e grandes empresas), por usuário final (TI e telecomunicações, saúde, BFSI, manufatura, Varejo e Outros) e Previsão Regional, 2023-2030

O tamanho do mercado global de MLOps foi avaliado em US$ 720,0 milhões em 2022 e deve crescer de US$ 1.064,4 milhões em 2023 para US$ 13.321,8 milhões até 2030, exibindo um CAGR de 43,5% durante o período de previsão.

MLOps refere-se a operações de aprendizado de máquina. É uma função essencial da engenharia de ML, dedicada a simplificar o procedimento de tomada aprendizado de máquina modelos para produção e depois monitorá-los e mantê-los. Os componentes proeminentes dessas soluções incluem treinamento de modelo, teste e validação de modelo, implantação, validação automatizada de modelo e entrega e implantação contínuas, entre outros.

Esses recursos e capacidades proeminentes dessas soluções fornecem aos engenheiros, cientistas de dados, DevOps e outros melhor escalabilidade, eficiência e ajudam a minimizar os riscos. Assim, diversos players do mercado estão avançando em suas soluções para atender às necessidades e demandas dos usuários. Por exemplo,

• Em abril de 2023, ClearML anunciou o lançamento de novos recursos de ML contínuo para MLOps de código aberto para satisfazer a crescente demanda nos mercados globais. Ela lançou uma nova funcionalidade conhecida como aplicativo Sneak Peek. Ele permite que usuários corporativos do ClearML implantem um aplicativo diretamente de seu ecossistema de desenvolvimento.

IMPACTO DA COVID-19

Mudança nos padrões de dados e algoritmos em meio à expansão do mercado alimentada pela pandemia 

A ampla pandemia de COVID-19 trouxe várias mudanças em diferentes setores, transferindo tudo para canais online e trabalho remoto. Devido às enormes mudanças nas atividades económicas e no comportamento humano resultantes do auto-isolamento, distanciamento social, confinamento e outras circunstâncias da pandemia.

Essas mudanças resultaram em padrões de dados em constante mudança, o que acabou degradando a capacidade preditiva dos modelos de aprendizado de máquina. Eles foram desenvolvidos, qualificados e verificados em algoritmos de dados que não eram mais aplicáveis.

Os mecanismos devem estar em forma adequada para rastrear e identificar erros de forma contínua e permitir a implementação de modelos preditivos para ecossistemas em mudança dinâmica, preservando ao mesmo tempo a precisão. Caso contrário, estes modelos de aprendizagem automática ficarão desatualizados e poderão produzir resultados que já não são produtivos ou precisos para as empresas.

Tais circunstâncias e a obtenção de eficiência e produtividade dos modelos de aprendizado de máquina contribuíram para o crescimento da demanda do mercado por tais soluções. Vários grandes players também introduziram novos recursos e soluções para seus clientes e proporcionaram melhores experiências aos clientes. Por exemplo,

• Em novembro de 2020, A Iguazio e a AWS colaboraram para oferecer às empresas as vantagens de desenvolver no SageMaker e instalar IA de forma eficiente, rápida e perfeita com a ajuda da plataforma de operações de machine learning da Iguazio como uma solução completamente integrada.

Assim, enormes mudanças nas atividades económicas, no comportamento humano e nos padrões de dados contribuíram para o aumento da procura destas soluções durante a pandemia.

Tendências de mercado de MLOps

Implementação de AutoML em modelos MLOps para impulsionar o crescimento do mercado

Automatizando todo o pipeline de aprendizado de máquina, desde o tratamento de dados até as instalações, o ML democratizado o torna acessível a usuários com menos experiência. AutoMl oferece várias soluções simples e disponíveis que não envolvem conhecimentos predefinidos de aprendizado de máquina.

Com o ML automatizando a maior parte do procedimento de rotulagem de dados, as probabilidades de erro humano são consideravelmente minimizadas. Reduz despesas com pessoal, permitindo que as empresas se concentrem mais na análise de dados.

O AutoML tenta simplificar todo o procedimento automatizando algumas etapas manualmente exaustivas no treinamento de um modelo de ML, que incluem seleção de recursos, seleção de modelo, ajuste de modelo e avaliação de modelo. Várias plataformas de nuvem, como Amazon Sagemaker, plataforma Data Robot AI e Microsoft Power BI, fornecem suas soluções AutoML exclusivas. Por exemplo,

• Em novembro de 2022, A Amazon anunciou o lançamento do Sagemaker Autopilot diretamente dos pipelines do Amazon SageMaker para mecanizar a indústria de MLOps sem esforço. Ele permite a mecanização de um processo ponta a ponta de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina usando o Autopilot e incorporação de modelos nas etapas consequentes de CI/CD.

As vantagens de combinar o AutoML com operações de aprendizado de máquina ajudam as empresas a criar modelos de ML superiores com mais eficiência, a custos mais baixos, e a resolver a lacuna no conjunto de habilidades.

Tais fatores impulsionam a implementação do AutoML em tais soluções, aumentando assim o crescimento do mercado de MLOps.

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Oportunidades de crescimento do mercado MLOps

Necessidade crescente de melhorar o desempenho do modelo de aprendizado de máquina para impulsionar o crescimento do mercado

A progressão contínua dos mecanismos de aprendizagem automática, a integração de soluções baseadas em ML e as implementações de produção em grande escala estão a ganhar impulso rapidamente. Vários motivos que afetam o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina incluem a natureza experimental e de teste manual do ML, o rastreamento manual da dependência de dados, a complexidade dos modelos e o aumento da dívida mecânica oculta do ML. Esses fatores afetam a eficiência dos modelos de ML, que falta ao modelo de ML na execução de projetos de ML. Por exemplo,

• De acordo com especialistas do setor, apenas 47% dos modelos empresariais de IA/ML entram em fase de produção devido à falta de vários recursos de modelo de aprendizado de máquina.


• De acordo com uma pesquisa da Algorithmia, o motivo mais frequentemente citado para a falha do modelo é o desvio de dados, que ocorre quando os dados usados ​​no treinamento do modelo não refletem mais com precisão os dados do mundo real. Observou-se que 60% dos especialistas em dados gastam pelo menos 20% do seu tempo na manutenção de modelos.

Conseq         - entemente, as empresas e os profissionais de dados estão migrando para essas soluções para obter melhor eficiência e garantir que esses modelos funcionem de maneira ideal. Por exemplo,

• De acordo com especialistas em dados de todos os setores, 97% dos usuários que implementaram operações de aprendizado de máquina observaram uma melhoria significativa e melhores resultados com maior automação, maior robustez, melhor produtividade, entre outros.

Tais fatores e a necessidade de melhorar o desempenho impulsionam o crescimento dessas soluções no mercado.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Falta de capacidade de fornecer segurança no ambiente MLOps para impedir o crescimento do mercado

O aprendizado de máquina funciona regularmente em projetos confidenciais com dados muito críticos. Portanto, garantir que o ecossistema seja seguro é crucial para a realização do projeto a longo prazo. Por exemplo,

• De acordo com o inteligência artificial (IA) Relatório de adoção da IBM, aproximadamente uma em cada cinco empresas declara dificuldades na proteção da segurança dos dados. Conseq         - entemente, um número crescente de profissionais de dados está abordando isso como um dos problemas cruciais.

Freq         - entemente, os usuários não sabem que possuem inúmeras vulnerabilidades que significam uma oportunidade para ataques maliciosos. Além disso, o processamento de bibliotecas desatualizadas é o problema mais comum enfrentado pelas empresas.

Além disso, a desvantagem da segurança está associada ao fato de os terminais do modelo e os pipelines de dados não estarem devidamente protegidos. Eles potencialmente expõem dados cruciais e acessíveis ao público a terceiros que podem impactar a segurança dos dados no ambiente MLOps.

Assim, manter a segurança do ambiente de operações de aprendizado de máquina pode ser um fator restritivo. Pode prejudicar a eficiência e a produtividade dos modelos de aprendizagem automática, impactando os negócios das empresas.

Análise de segmentação de mercado MLOps

Por análise de implantação

Recursos combinados de nuvem e arquitetura local para impulsionar o crescimento do segmento híbrido

Com base na implantação, o mercado é categorizado em nuvem, local e híbrido.

Espera-se que o segmento híbrido domine o mercado com um CAGR líder durante o período previsto. As preocupações com segurança, custos e diretrizes induzem a maioria das empresas a adotar abordagens de arquitetura que incluem data centers locais e em nuvem. Conseq         - entemente, os participantes do mercado estão investindo estrategicamente no avanço de soluções híbridas. Por exemplo,

• Em junho de 2022, O Domino Data Lab introduziu uma arquitetura MLOps híbrida que prepararia negócios baseados em modelos em grande escala. Ele permite que as empresas controlem, dimensionem e orquestrem rapidamente o trabalho de ciência de dados em vários clusters de computação em várias regiões geográficas, no local e até mesmo em várias nuvens.

O segmento de nuvem foi responsável pela maior participação de mercado de MLOps em 2022. A flexibilidade e escalabilidade da implantação baseada em nuvem os tornam a escolha ideal para profissionais. Uma implantação multinuvem ajuda como uma base robusta para operações de negócios de ML. Deve-se à sua elasticidade incorporada e à acessibilidade ao armazenamento de baixo custo, bem como ao seu valor como ambiente de desenvolvimento.

Por análise de tipo empresarial

Fácil disponibilidade de soluções de código aberto para aumentar a adoção da tecnologia MLOps entre as PMEs

Por tipo de empresa, o mercado está bifurcado em PME e grandes empresas.

Prevê-se que o segmento de PMEs cresça com o maior CAGR durante o período de previsão devido ao uso de operações de aprendizado de máquina entre as PMEs. Além disso, várias soluções de operações de aprendizagem automática de código aberto estão disponíveis e são facilmente acessíveis para as PME, o que contribuiria para a sua quota de mercado. Várias soluções de código aberto incluem Mlflow, Deepchecks, ZenML, Metaflow e Seldon Core.

O segmento de grandes empresas detinha a maior participação de mercado em 2022. Como as grandes empresas precisam lidar com maiores volumes de dados, a adoção de tais soluções entre esses tipos de empresas é maior. Ele oferece análises aprofundadas e correções para grandes empresas em projetos maiores de modelos de aprendizado de máquina. Além disso, ajuda a otimizar o desenvolvimento da produção com democratização e melhor tomada de decisões em maior escala.

Por análise do usuário final

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Maior implementação de operações de aprendizado de máquina no setor de saúde para aumentar o desenvolvimento do mercado

Por usuário final, o mercado é classificado em TI e telecomunicações, saúde, BFSI, manufatura, varejo, entre outros (publicidade, transporte).

O segmento de saúde lidera com o maior CAGR devido à implementação de operações de aprendizado de máquina no setor de saúde. Como estas soluções ajudam a agilizar várias funções de cuidados de saúde, tais como procedimentos de descoberta de medicamentos, auxiliam na análise de relatórios de tratamento dos pacientes, personalizam o atendimento médico aos pacientes e muito mais, a utilização destas soluções nos cuidados de saúde está a aumentar.

• Em novembro de 2023, A Philips acelerou a implantação de soluções orientadas por IA com a plataforma MLOps desenvolvida no Amazon SageMaker. A Philips utiliza inteligência artificial em vários domínios, como diagnóstico, imagem, saúde pessoal, terapia e cuidados conectados.

A TI e telecomunicações o segmento foi responsável pela maior participação de mercado em 2022. Essas soluções ajudam os profissionais de TI a melhorar a eficácia e a eficiência, aproveitando insights baseados em ML. Ajuda a monitorar e gerenciar a arquitetura de TI enquanto otimiza operações e alocações de recursos. No setor de telecomunicações, essas soluções são utilizadas para expandir as operações da rede e minimizar o tempo de inatividade. A automação permite que os provedores de telecomunicações mantenham e implantem modelos de ML, identifiquem e resolvam com facilidade e rapidez interrupções de serviço e problemas de rede.

INFORMAÇÕES REGIONAIS

Geograficamente, o mercado é estudado na América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia-Pacífico.

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A América do Norte detinha a maior participação de mercado em 2022. A região é responsável pelos máximos avanços tecnológicos de aprendizado de máquina em vários setores, como bancário, varejo, automotivo, saúde e muitos mais. Além disso, vários players farmacêuticos e de seguros P&C investem em tecnologias de ML para inovação empresarial. Por exemplo,

• De acordo com especialistas do setor, o setor bancário nos EUA foi um dos primeiros a adotar tecnologias de aprendizagem automática. Por exemplo, nove dos dez principais bancos dos EUA selecionaram funções atribuídas para estabelecer e implementar operações de aprendizagem automática. 

Essas novas inovações empresariais e investimentos tecnológicos estão contribuindo para o desenvolvimento do crescimento do mercado na região.

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De acordo com o Fortune Business Insights, estima-se que a Ásia-Pacífico cresça com um CAGR líder durante o período de previsão. Os investimentos crescentes e a adoção mais profunda de IA, aprendizagem automática e big data abriram oportunidades de mercado lucrativas na região. O crescimento do ML no setor de saúde digital da Coreia do Sul, a implementação de IA e aprendizado de máquina no Japão e o aumento dos investimentos em IA/ML na Índia contribuíram para o crescimento do mercado da região. Por exemplo,

• Em dezembro de 2021, NxtGen, um provedor de data center e tecnologias de nuvem, anunciou o lançamento de MLOps como uma oferta de serviço em colaboração com Katonic.ai. A empresa pretende oferecer esta plataforma a profissionais e engenheiros de dados a custo zero e ajudar na adoção mais ampla da ciência de dados e da prática de análise de dados na Índia.

As soluções de operação de aprendizagem automática estão rapidamente a ganhar participação nas receitas nos países europeus, com inúmeras novas iniciativas e oportunidades para apoiar o seu desenvolvimento e implementação. Os institutos de pesquisa de alto nível na Alemanha oferecem amplas oportunidades para engenheiros e cientistas de dados. Além disso, os gastos com IA/ML em vários países europeus, incluindo França, Alemanha, Espanha, Itália e Reino Unido, estão impulsionando o crescimento do mercado na região. O número crescente de startups também aumenta a demanda por soluções de operações de aprendizado de máquina na região. Por exemplo,

• Em outubro de 2023, ZenML garantiu financiamento de US$ 7,3 milhões para agilizar as operações de aprendizado de máquina na Alemanha. O financiamento vem como um forte apoio e tração para a plataforma de operações de aprendizado de máquina de código aberto ZenML, que propõe simplificar o procedimento de construção, implantação e manuseio de modelos de ML.

Inúmeros fatores, como a entrada de players de aprendizado de máquina e a crescente implementação de tecnologias de IA/ML em diferentes setores, como saúde, bancos, varejo e outros, no Oriente Médio, na África e na América do Sul, levaram ao crescimento de a participação de mercado na região. Além disso, os gastos tecnológicos e o financiamento inicial em aprendizagem de máquina, inteligência artificial e muito mais nestas regiões contribuem para o progresso do mercado.

Lista das principais empresas no mercado MLOps

Investimentos e colaborações crescentes fortalecem globalmente a posição comercial dos principais participantes no mercado

Os principais participantes estão interessados ​​em incorporar novas tecnologias de modelo de ML nos setores de saúde, BFSI, TI e telecomunicações, e muitos outros. Inovar novas soluções com mecanismos intencionais para servir inúmeras grandes empresas e PMEs é uma das principais estratégias adoptadas pelos principais intervenientes. Além disso, os principais players do mercado formam parcerias estratégicas com lançamentos de novos produtos e investem em diversas startups para expansão de negócios globalmente.

Lista das principais empresas perfiladas:

• DataRobot, Inc. . (NÓS.)


• Domino Data Lab, Inc. (NÓS.)


• Amazon Web Services, Inc. (EUA)


• Microsoft (NÓS.)


• IBM Corp (EUA)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EUA)


• Alegro AI. (ClearML) (Israel)


• Mlflow (EUA)


• Google (EUA)


• Cloudera, Inc. (NÓS.)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA:

• Novembro de 2023: A DataRobot anunciou uma nova aliança com a Cisco e apresentou a solução MLOps para a plataforma Cisco FSO (Full-Stack Observability) desenvolvida com o parceiro Evolutio. A nova solução oferece observabilidade de nível empresarial para IA generativa e IA preditiva, auxilia na otimização e dimensionamento de implantações e aumenta o valor comercial para os clientes.


• Abril de 2023: MLflow introduziu o MLflow 2.3, a atualização para a plataforma de ML de código aberto com novos recursos e suporte LLMOps. Ele é combinado com recursos inventivos que expandem sua capacidade de implantar e gerenciar grandes modelos de linguagem (LLM) e incorporar LLMs nas operações restantes de ML.


• Março de 2023: Striveworks fez parceria com a Microsoft para fornecer a plataforma Chariot MLOps no segmento público. Com a integração, as organizações podem usar esta plataforma do Strivework, Chariot, para realizar o ciclo de vida completo do seu modelo na infraestrutura escalonável do Azure.


• Janeiro de 2023: A Domino Data Lab aprimorou seu programa de parceria com ofertas avançadas para impulsionar a inovação em ciência de dados. O impulso dos parceiros aumenta com novos treinamentos, credenciamentos e assimilações de ecossistemas autorizados para fornecer aos parceiros recursos e conhecimentos prolongados de operações de aprendizado de máquina.


• Novembro de 2022: ClearML, em colaboração com Aporia, anunciou o lançamento de uma plataforma MLOps full-stack para automatizar e orquestrar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em escala e para ajudar engenheiros de ML e de dados e equipes de DevOps a aperfeiçoar seus pipelines de ML. Com a aliança, as equipes de DevOps e os cientistas de dados podem usar o poder coletivo da Aporia e do ClearML para reduzir consideravelmente o tempo de obtenção de receita e o tempo de obtenção de valor, garantindo que os projetos de ML sejam concluídos com sucesso.

COBERTURA DO RELATÓRIO

An Infographic Representation of MLOps Market

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O relatório de mercado fornece uma análise abrangente do mercado e destaca características importantes, como fornecedores líderes, linhas de produtos e novas aplicações de soluções em evolução. Além disso, fornece insights sobre os mais recentes avanços do mercado e sobre expansões cruciais do setor. Além dos aspectos acima mencionados, o relatório combina inúmeras dinâmicas que contribuíram para o desenvolvimento do mercado nos últimos anos.

Escopo e segmentação do relatório