MLOps 市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按部署（云、本地和混合）、按企业类型（中小企业和大型企业）、按最终用户（IT 和电信、医疗保健、BFSI、制造、零售业及其他）以及 2023 年 � 2030 年区域预测

2022 年全球 MLOps 市场规模为 7.20 亿美元，预计将从 2023 年的 10.644 亿美元增长到 2030 年的 133.218 亿美元，预测期内复合年增长率为 43.5%。

MLOps 是指机器学习操作。它是机器学习工程的一项重要功能，致力于简化将机器学习模型投入生产、然后对其进行监控和维护的过程。这些解决方案的重要组成部分包括模型训练、模型测试和验证、部署、自动化模型验证以及持续交付和部署等。

这些解决方案的这些突出特性和功能为工程师、数据科学家、DevOps 和其他人员提供了更好的可扩展性、效率，并有助于最大限度地降低风险。因此，各个市场参与者正在改进他们的解决方案以满足用户的需求。例如，

• 2023 年 4 月ClearML 宣布推出针对开源 MLOps 的连续机器学习新功能，以满足全球市场不断增长的需求。它发布了一项名为“Sneak Peek”应用程序的新功能。它允许 ClearML 企业用户直接从其开发生态系统部署应用程序。

新冠肺炎 (COVID-19) 影响

疫情推动市场扩张，数据模式和算法发生变化

大范围的 COVID-19 大流行给不同行业带来了各种变化，一切都转向在线渠道和远程工作。由于自我隔离、社交距离、封锁和大流行的其他情况导致经济活动和人类行为发生巨大变化。

这些变化导致数据模式不断变化，最终降低了机器学习模型的预测能力。它们是在不再适用的数据算法上开发、熟练和验证的。

机制应采用适当的形式，以持续跟踪和识别错误，并能够实施预测模型来动态改变生态系统，同时保持准确性。否则，这些机器学习模型将变得过时，并可能产生对企业不再有效或不准确的结果。

这种环境以及实现机器学习模型的效率和生产力的成就促进了市场对此类解决方案的需求的增长。各主要参与者还为其客户推出了新功能和解决方案，并提供了更好的客户体验。例如，

• 2020 年 11 月，Iguazio 和 AWS 合作，借助 Iguazio 的机器学习运营平台作为完全集成的解决方案，为企业提供在 SageMaker 上进行开发和高效、快速、无缝地安装 AI 的优势.

因此，经济活动、人类行为和数据模式的巨大变化导致大流行期间对这些解决方案的需求增加。

MLOps 市场趋势

在 MLOps 模型中实施 AutoML 以推动市场增长

民主化的机器学习实现了从数据处理到安装的整个机器学习流程的自动化，使得专业知识较少的用户也可以使用它。 AutoMl 提供了几种简单且可用的解决方案，这些解决方案不涉及预定义的机器学习专业知识。

通过机器学习实现大部分数据标记过程的自动化，人为错误的可能性大大降低。减少人员开支，让企业更加专注于数据分析。

AutoML 尝试通过自动化训练 ML 模型中一些手动的详尽步骤（包括特征选择、模型选择、模型调整和模型评估）来简化整个过程。各种云平台，例如Amazon Sagemaker、Data Robot AI平台和Microsoft Power BI，都提供了其专有的AutoML解决方案。例如，

• 2022 年 11 月，Amazon 宣布直接在 Amazon SageMaker 管道内推出 Sagemaker Autopilot，以轻松实现 MLOps 行业的机械化。它实现了使用 Autopilot 开发机器学习模型并将模型合并到后续 CI/CD 步骤中的端到端流程的机械化。

将 AutoML 与机器学习操作相结合的优势可帮助企业以更低的成本更高效地创建卓越的机器学习模型，并解决技能差距。

这些因素推动了 AutoML 在此类解决方案中的实施，从而促进了 MLOps 市场的增长。

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MLOps 市场增长机会

提高机器学习模型性能以推动市场增长的需求不断增长

机器学习机制的不断进步、机器学习驱动解决方案的主流化以及大规模生产的推出正在迅速获得动力。影响机器学习模型性能的各种原因包括机器学习的实验和手动测试性质、数据依赖性的手动跟踪、模型的复杂性以及隐藏的机器学习机械债务增加。这些因素会影响机器学习模型的效率，而这是机器学习模型在执行机器学习项目时所缺乏的。例如，

• 据行业专家称，由于缺乏各种机器学习模型能力，只有 47% 的商业 AI/ML 模型进入生产阶段。
• 根据 Algorithmia 的一项调查，模型失败最常被提及的原因是数据漂移，当训练模型时使用的数据不再准确反映真实世界的数据时就会发生这种情况。据观察，60% 的数据专家至少花费 20% 的时间用于模型维护。

因此，企业和数据专业人士正在转向这些解决方案，以提高效率并确保这些模型以最佳方式运行。例如，

• 根据各行业数据专家的说法，97% 实施了机器学习操作的用户都发现，在自动化程度更高、稳健性更强、工作效率更高等方面取得了显着改进和更好的结果。

这些因素以及增强性能的必要性推动了这些解决方案在市场上的增长。

限制因素

缺乏在 MLOps 环境中提供安全性的能力，从而阻碍市场增长

机器学习定期在具有非常关键数据的敏感项目上发挥作用。因此，确保生态系统的安全对于项目的长期成就至关重要。例如，

• 根据 IBM 的人工智能 (AI) 采用报告，大约五分之一的公司表示在保护数据安全方面存在困难。因此，越来越多的数据专业人员正在将其作为关键问题之一来解决。

用户通常没有意识到他们存在许多漏洞，这些漏洞意味着有可能遭受恶作剧攻击。此外，处理过时的库是企业面临的最常见问题。

此外，安全问题与模型端点和数据管道没有得到适当的保护有关。这些可能会将可公开访问的关键数据暴露给第三方，从而影响 MLOps 环境中的数据安全。

因此，维护机器学习操作环境的安全性可能是一个限制因素。它会降低机器学习模型的效率和生产力，从而影响企业的业务。

MLOps 市场细分分析

按部署分析

云和本地架构的组合功能可推动混合细分市场增长

根据部署，市场分为云、本地和混合。

预计混合动力细分市场将在预测期内以领先的复合年增长率主导市场。对安全性、成本和指导方针的担忧促使大多数公司采用包括云和本地数据中心在内的架构方法。因此，市场参与者正在战略性地投资于推进混合解决方案。例如，

• 2022 年 6 月，Domino 数据实验室推出了混合 MLOps 架构，该架构将面向未来的大规模模型驱动业务。它允许企业在不同地理区域、本地甚至多个云上的多个计算集群上快速控制、扩展和编排数据科学工作。

云细分市场在 2022 年占据了最高的 MLOps 市场份额。基于云的部署的灵活性和可扩展性使其成为专业人士的理想选择。多云部署有助于为机器学习业务运营奠定坚实的基础。这是由于其固有的弹性和低成本存储的可访问性，以及作为开发环境的价值。

按企业 type 分析

轻松使用开源解决方案以提高中小企业对 MLOps 技术的采用

按企业type，市场分为中小企业和大型企业。

由于中小企业使用机器学习操作，预计在预测期内，中小企业细分市场将以最高的复合年增长率增长。此外，中小企业可以轻松获得各种开源机器学习运营解决方案，这将有助于提高他们的市场份额。各种开源解决方案包括 Mlflow、Deepchecks、ZenML、Metaflow 和 Seldon Core。

大型企业细分市场在 2022 年占据最高的市场份额。由于大型企业需要处理更多数据，因此在这 type 家企业中此类解决方案的采用率较高。它为大型企业提供大型机器学习模型项目的深入分析和修正。此外，它还有助于通过民主化和更大规模的更好决策来优化生产开发。

按最终用户分析

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在医疗保健领域更好地实施机器学习操作以促进市场发展

按最终用户划分，市场分为 IT 和电信、医疗保健、BFSI、制造、零售和其他（广告、运输）。

由于在医疗保健领域实施机器学习操作，医疗保健领域以最高的复合年增长率处于领先地位。由于这些解决方案有助于简化各种医疗保健功能，例如药物 discovery 程序、帮助分析患者的治疗报告、为患者提供个性化的医疗护理等等，因此这些解决方案在医疗保健中的使用正在增加。< /p>

• 2023 年 11 月，飞利浦利用在 Amazon SageMaker 上开发的 MLOps 平台加速部署人工智能驱动的解决方案。飞利浦在诊断、成像、个人健康、治疗和互联护理等多个领域使用人工智能。

2022 年，IT 和电信领域占据了最高的市场份额。这些解决方案可帮助 IT 专业人员利用机器学习驱动的见解来提高有效性和效率。它有助于监控和管理 IT 架构，同时优化运营和资源分配。在电信领域，这些解决方案用于扩展网络运营并最大限度地减少停机时间。自动化使电信提供商能够轻松维护和部署机器学习模型，并快速识别和解决服务中断和网络问题。

区域见解

从地理上看，我们对北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区的市场进行了研究。

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2022 年，北美市场份额最高。该地区在银行、零售、汽车、医疗保健等各个领域的机器学习技术进步最大。此外，各种制药和财产险公司也投资机器学习技术来实现业务创新。例如，

• 行业专家表示，美国银行业是机器学习技术的较早采用者。例如，美国十大银行中有九家选择了分配的角色来建立和实施机器学习业务。 

此类新业务创新和技术投资正在促进该地区的市场增长。

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根据财富商业洞察，预计亚太地区在预测期内将以领先的复合年增长率增长。人工智能、机器学习和大数据的不断增长的投资和更深入的采用为该地区带来了利润丰厚的市场机会。韩国数字医疗领域机器学习的增长、日本人工智能和机器学习的实施以及印度人工智能/机器学习投资的增加都对该地区的市场增长做出了贡献。例如，

• 2021 年 12 月数据中心和云技术提供商 NxtGen 宣布与 Katonic.ai 合作推出 MLOps 即服务产品。该公司旨在以零成本向数据科学专业人士和数据工程师提供该平台，并帮助印度更广泛地采用数据科学和数据分析实践。

机器学习运营解决方案正在欧洲国家迅速获得收入份额，并有许多新举措和机会来支持其开发和实施。德国的顶级研究机构为数据工程师和科学家提供了充足的机会。此外，法国、德国、西班牙、意大利和英国等欧洲国家的人工智能/机器学习支出正在推动该地区的市场增长。初创公司数量的增加也增加了该地区对机器学习运营解决方案的需求。例如，

• 2023 年 10 月ZenML 获得 730 万美元资金，用于简化德国的机器学习运营。此次融资是对开源机器学习操作平台 ZenML 的大力支持和推动，该平台建议简化构建、部署和处理 ML 模型的过程。

许多因素，例如机器学习参与者的进入以及人工智能/机器学习技术在中东、非洲和南美等不同行业（例如医疗保健、银行、零售等）的不断实施，导致了该地区市场份额的增长。此外，这些地区在机器学习、人工智能等方面的技术支出和启动资金也有助于市场进步。

MLOps 市场主要公司名单

全球不断增长的投资和合作增强了主要参与者在市场中的业务地位

主要参与者热衷于将新的 ML 模型技术融入医疗保健、BFSI、IT 和电信行业等领域。以深度机制创新解决方案，服务众多大企业和中小企业，是主要参与者采取的关键策略之一。此外，市场主要参与者通过新产品发布战略性地建立合作伙伴关系，并投资多家初创公司以在全球范围内扩展业务。

主要公司简介：

• DataRobot, Inc.（美国）
• Domino Data Lab, Inc.（美国）
• Amazon Web Services, Inc.（美国）
• 微软（美国）
• IBM 公司（美国）
• Hewlett Packard Enterprise Development LP（美国）
• Allegro 人工智能。 (ClearML)（以色列）
• Mlflow（美国）
• 谷歌（美国）
• Cloudera, Inc.（美国）

主要行业发展：

• 2023 年 11 月：DataRobot 宣布与思科结成新联盟，并推出针对与合作伙伴 Evolutio 开发的思科 FSO（全栈可观测性）平台的 MLOps 解决方案。新解决方案为生成式人工智能和预测性人工智能提供企业级可观测性，有助于优化和扩展部署，并提高客户的业务价值。
• 2023 年 4 月：MLflow 推出了 MLflow 2.3，这是对开源 ML 平台的升级，具有新功能和 LLMOps 支持。它与创造性的功能相结合，扩展了其部署和管理大型语言模型 (LLM) 的能力，并将 LLM 合并到其余的 ML 操作中。
• 2023 年 3 月：Striveworks 与 Microsoft 合作，在公共领域提供 Chariot MLOps 平台。通过集成，组织可以使用 Strivework Chariot 平台在 Azure 可扩展的基础架构上完成完整的模型生命周期。
• 2023 年 1 月Domino Data Lab 通过先进的产品增强了其合作伙伴计划，以推动数据科学创新。通过新的培训、认证和授权的生态系统同化，合作伙伴的动力不断增强，为合作伙伴提供长期的机器学习运营能力和知识。
• 2022 年 11 月：ClearML 与 Aporia 合作，宣布推出全栈 MLOps 平台，以大规模自动化和编排机器学习工作流程，并帮助 ML 和数据工程师以及 DevOps 团队完善他们的机器学习管道。通过该联盟，DevOps 团队和数据科学家可以利用 Aporia 和 ClearML 的集体力量，确保 ML 项目成功完成，从而大大缩短创收时间和价值实现时间。

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市场报告提供了广泛的市场分析，并强调了重要特征，例如领先的供应商、产品线和不断发展的新解决方案应用。此外，它还提供了对最新市场进展的见解，并提供了对关键行业扩张的见解。除了上述方面之外，该报告还结合了近年来促进市场发展的众多动态。

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