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세계의 MLOps 시장 규모 조사 및 예측 : 컴포넌트별, 도입별, 조직 규모별, 업계별, 지역별 분석(2023-2030년)
Global MLOps Market Size Study & Forecast, by Component, by Deployment, by Organization Size, by Vertical, and Regional Analysis, 2023-2030
상품코드 : 1453748
리서치사 : Bizwit Research & Consulting LLP
발행일 : 2024년 03월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

세계의 MLOps 시장 규모는 2022년에 약 11억 9,000만 달러에 달하며, 예측 기간인 2023-2030년에 39.7% 초과의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. MLOps(기계학습 오퍼레이션)는 실전 환경에서 기계학습(ML) 모델 도입, 감시, 관리의 합리화를 목적으로 한 프랙티스, 툴, 방법을 포함합니다. 데이터 사이언스와 IT 운영의 격차를 해소하기 위해 데브옵스(DevOps) 원칙을 통합하고 있습니다. 주요 컴포넌트로는 ML 모델 및 데이터 버전 관리, 자동화된 테스트, CI/CD 파이프라인, 모델 모니터링, 확장 가능한 ML 배포를 위한 인프라 관리 등이 있습니다. MLOps는 데이터 과학자, 엔지니어, 운영팀 간의 협업을 촉진하고 거버넌스, 컴플라이언스, 보안 표준을 유지하면서 강력하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 ML 모델을 보장합니다. 헬스케어, 금융, E-Commerce 등 다양한 영역에서 혁신을 추진할 수 있도록 지원합니다. 효율적인 팀워크를 위한 ML 프로세스 표준화, 모니터링 가능성 향상을 통한 효율성 향상, 생산성 향상 및 AI의 신속한 구현에 대한 관심 증가는 전 세계에서 시장 수요를 촉진하는 가장 두드러진 요인입니다.

또한 클라우드 기반 인프라와 툴로의 빠른 전환으로 더 많은 사용자가 AI 개발 및 도입에 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, Statista에 따르면 클라우드 IT 인프라에 대한 지출은 2023년 약 940억 달러로 2026년 1, 337억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 337억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 퍼블릭 클라우드 인프라의 확대는 여전히 IT 지출 증가의 중요한 원동력이 되고 있습니다. Dell Technologies, HPE, Inspur, Lenovo, IBM, Huawei 등 주요 기업은 클라우드 기능을 활용하여 확장 가능하고 민첩하며 접근성이 뛰어난 솔루션을 제공하는 MLOps 플랫폼으로 시장을 주도하고 있습니다. 또한 금융 분야에서의 머신러닝 활용 증가와 기업의 ML/AI 기반 프로젝트에 대한 수요 급증은 향후 수년간 다양한 유리한 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. 그러나 다양한 파이프라인 관리의 어려움과 원시 데이터 조작의 위험은 2023-2030년의 예측 기간 중 시장 성장을 저해할 것으로 예상됩니다.

세계의 MLOps 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카입니다. 북미는 경제 선진국, 연구기관, 주요 AI 기업의 지원과 높은 인공지능(AI) R&D 역량으로 인해 2022년 시장을 독식할 것으로 예상했습니다. 고객 경험 향상과 비즈니스 운영 최적화를 위한 첨단 기술에 대한 투자 증가는 북미 전역에서 유리한 성장 전망을 창출할 것으로 보입니다. 또한 이 지역은 높은 수준의 AI R&D 역량을 보유하고 있으며, AI 관련 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한 북미는 AI 개발을 촉진하는 정책을 시행하고 있습니다. 예를 들어 2022년 12월 오픈소스 기업 알레그로 AI(Allegro AI)는 사용자 기반, 기업 매출, 협업에서 괄목할 만한 성장세를 기록했다고 발표하며 AI 혁신 추진에 대한 북미의 의지를 더욱 강조했습니다. 한편, 아시아태평양은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅 분야의 급격한 성장과 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc.), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google)과 같은 주요 기업의 거점 확장이 이 지역 시장 수요를 크게 견인하고 있습니다. 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 조직이 클라우드 인프라의 확장성과 유연성을 통합함에 따라 이 지역에서 크게 채택될 것으로 예상됩니다. 또한 아시아태평양의 정부와 기업은 AI와 머신러닝에 많은 투자를 하고 있으며, 이로 인해 대규모 머신러닝 모델의 개발 및 배포를 촉진할 수 있는 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

본 조사의 목적은 최근 다양한 부문과 국가 시장 규모를 정의하고, 향후 수년간 가치를 예측하는 것입니다. 조사 대상국에서 산업의 질적·양적 측면 양측을 포함시키도록 설계되고 있습니다.

또한 시장의 미래적 성장을 규정하는 촉진요인 및 과제 등의 중요한 측면에 관한 상세 정보도 제공하고 있습니다. 또한 주요 기업의 경쟁 구도 및 제품 제공의 상세 분석과 함께 이해관계자가 투자하기 위한 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다.

목차

제1장 주요 요약

제2장 세계의 MLOps 시장 정의와 범위

제3장 세계의 MLOps 시장 역학

제4장 세계의 MLOps 시장 산업 분석

제5장 세계의 MLOps 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 MLOps 시장 : 도입별

제7장 세계의 MLOps 시장 : 조직 규모별

제8장 MLOps 시장 : 업계별

제9장 세계의 MLOps 시장 : 지역 분석

제10장 경쟁 정보

제11장 조사 프로세스

KSA
영문 목차

영문목차

Global MLOps Market is valued at approximately USD 1.19 billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 39.7% during the forecast period 2023-2030. MLOps, or Machine Learning Operations, encompasses practices, tools, and methodologies aimed at streamlining the deployment, monitoring, and management of Machine Learning (ML) models in production environments. It integrates principles from DevOps to bridge the gap between data science and IT operations. Key components include version control for ML models and data, automated testing, CI/CD pipelines, model monitoring, and infrastructure management for scalable ML deployments. MLOps facilitates collaboration between data scientists, engineers, and operations teams, ensuring robust, reliable, and scalable ML models while upholding governance, compliance, and security standards. It plays a vital role in operationalizing ML, enabling organizations to derive value from their investments and drive innovation across various domains such as healthcare, finance, and e-commerce. The growing focus on the standardization of ML processes for effective teamwork, and improved efficiency due to increased monitorability, coupled with increased productivity and quicker AI implementation are the most prominent factors that are propelling the market demand across the globe.

In addition, the rapid shift towards cloud-based infrastructure and tools facilitates easier access to AI development and deployment for a wider range of users. According to Statista, the expenditure on cloud IT infrastructure accounts for nearly USD 94 billion in 2023, which is anticipated to surge to USD 133.7 billion by 2026. The expansion of public cloud infrastructure remains a significant catalyst for IT spending growth. Key players dominating the market landscape comprise Dell Technologies, HPE, Inspur, Lenovo, IBM, and Huawei. MLOps platforms leverage cloud capabilities to provide scalable, agile, and accessible solutions. Moreover, the rise in the use of machine learning in the financial sector, as well as the surge in demand for ML/AI-based projects among businesses presents various lucrative opportunities over the forecast years. However, the difficulty in managing various pipelines and the risk of raw data manipulation is hindering the market growth throughout the forecast period of 2023-2030.

The key regions considered for the Global MLOps Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America dominated the market in 2022 owing to the region's robust research and development competencies in Artificial Intelligence (AI), supported by well-established economies, research institutions, and leading AI firms. The growing investment in advanced technologies aimed at augmenting customer experiences and optimizing business operations is poised to create lucrative growth prospects across North America. Additionally, the region boasts sophisticated AI research and development capabilities, with substantial investments in AI-related technologies. Furthermore, North America has implemented policies conducive to fostering AI development. For instance, in December 2022, Allegro AI, an open-source company, announced significant growth milestones in user base, revenue, and collaborations, further underscoring the region's commitment to advancing AI innovation. Whereas, Asia Pacific is expected to grow at the highest CAGR over the forecast years. The rapid growth of the cloud computing sector, along with key players like Amazon Web Services, Inc., Microsoft, and Google expanding their footprint are significantly propelling the market demand across the region. Cloud-based MLOps solutions are projected to witness substantial adoption in the region, as organizations integrate the scalability and flexibility of cloud infrastructure. Moreover, governments and enterprises across the APAC region are making significant investments in AI and machine learning, thereby fueling the demand for MLOps solutions capable of facilitating the development and deployment of machine learning models at scale.

Major market players included in this report are:

Recent Developments in the Market:

Global MLOps Market Report Scope:

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component:

By Deployment:

By Organization Size:

By Vertical:

By Region:

Table of Contents

Chapter 1.Executive Summary

Chapter 2.Global MLOps Market Definition and Scope

Chapter 3.Global MLOps Market Dynamics

Chapter 4.Global MLOps Market Industry Analysis

Chapter 5.Global MLOps Market, by Component

Chapter 6.Global MLOps Market, by Deployment

Chapter 7.Global MLOps Market, by Organization Size

Chapter 8.MLOps Market, by Vertical

Chapter 9.Global MLOps Market, Regional Analysis

Chapter 10.Competitive Intelligence

Chapter 11.Research Process

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