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세계의 MLOps 시장
MLOps
상품코드 : 1644049
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 208 Pages
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한글목차

세계의 MLOps 시장은 2030년까지 182억 달러에 도달

2024년에 25억 달러로 추정되는 세계의 MLOps 시장은 2024-2030년에 CAGR 39.1%로 성장하며, 2030년에는 182억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 MLOps 플랫폼은 CAGR 37.3%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 129억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. MLOps 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 44.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 5,920만 달러, 중국은 CAGR 37.2%로 성장 예측

미국의 MLOps 시장은 2024년에 6억 5,920만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 27억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 37.2%가 됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 35.5%와 34.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 27.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 MLOps 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

현대 AI 워크플로우에서 MLOps가 중요한 이유는 무엇인가?

MLOps(Machine Learning Operations)는 실제 용도에서 머신러닝(ML) 모델을 배포, 관리 및 확장하는 데 필수적인 프레임워크가 되고 있으며, AI 기반 솔루션의 도입이 증가함에 따라 MLOps는 이러한 모델을 효율적으로 운영, 일관성, 반복성 및 확장성을 보장하는 메커니즘을 제공합니다. 모델을 효율적으로 운영하고 일관성, 재현성, 확장성을 보장하는 메커니즘을 제공합니다. 기존의 ML 개발 접근 방식은 버전 관리, 모델 드리프트, 배포 복잡성 등의 문제에 직면하는 경우가 많았는데, MLOps는 자동화, 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인, 모니터링 툴을 도입하여 이러한 문제를 효과적으로 해결합니다. 문제를 해결하고 효과적인 AI 구현의 초석으로 삼는다. 금융, 헬스케어, 소매, 제조 등 다양한 산업에서 MLOps를 활용하여 AI 구상을 간소화하는 데 활용하고 있습니다. 의료 분야에서 MLOps는 진단 및 치료 계획에 사용되는 예측 모델을 관리하고 장기간에 걸쳐 정확성과 컴플라이언스를 유지하는 데 필수적입니다. 금융기관은 MLOps를 사용하여 사기 감지 모델을 모니터링하고 업데이트하여 진화하는 위협 환경에 적응하고 있으며, MLOps는 데이터 과학자와 IT 운영의 간극을 메워 기업이 AI 투자에서 일관된 가치를 창출하고 운영 위험과 비효율성을 최소화할 수 있도록 돕습니다. AI 투자에서 일관된 가치를 창출할 수 있도록 지원합니다.

기술의 발전은 MLOps의 능력을 어떻게 향상시키고 있는가?

AI와 클라우드 기술의 급속한 발전으로 MLOps의 기능이 크게 향상되고, 다양한 산업에서 MLOps를 채택하고 있습니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 MLOps에 확장 가능한 인프라를 제공하여 기업이 온프레미스 리소스의 제약 없이 모델을 관리하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드 전략도 확산되고 있으며, 기업은 다양한 컴퓨팅 환경에서 MLOps 툴을 활용할 수 있습니다. 또한 도커(Docker)나 쿠버네티스(Kubernetes)와 같은 컨테이너화 기술은 기반 인프라에 관계없이 일관된 ML 모델을 쉽게 포장하고 배포할 수 있게 해줍니다. 자동화는 또 다른 중요한 원동력이며, 고급 툴은 원활한 모델 교육, 테스트 및 배포를 용이하게 하고, TensorFlow Extended(TFX) 및 MLflow와 같은 프레임워크는 데이터 검증, 모델 버전 관리 및 모니터링 기능을 통합하여 MLOps 워크플로우의 기능을 통합하여 MLOps 워크플로우를 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 또한 AI 기반 자동화 툴은 ML 시스템의 가시성을 강화하여 사전 예방적 문제 해결과 성능 최적화를 가능하게 합니다. 또한 설명 가능한 AI(XAI)의 발전은 MLOps 파이프라인에 통합되어 규제가 엄격한 산업에서 투명성과 컴플라이언스를 보장하고 있습니다. 이러한 기술 발전으로 MLOps는 틈새 프레임워크에서 기업 AI 전략의 핵심 요소로 거듭나고 있습니다.

각 산업에서 MLOps의 주요 용도는 무엇인가?

MLOps는 각 산업 분야에서 AI 모델을 도입하고 유지하는 방식을 재구성하여 효율성과 혁신을 촉진하는 혁신적인 용도를 구현하고 있습니다. 소매 업계에서는 MLOps가 추천 엔진, 동적 가격 책정 모델, 재고 최적화 시스템 등에 활용되어 시장 동향과 고객 선호도에 빠르게 대응할 수 있도록 돕고 있습니다. 헬스케어 산업에서 MLOps는 환자 모니터링, 의료 영상, 개인화된 치료 계획을 위한 예측 분석의 배포를 간소화하고, 역동적인 임상 환경에서 모델의 정확성과 적합성을 보장합니다. 제조업에서 MLOps는 예측적 유지보수, 품질관리, 공정 최적화에 필수적인 요소로, 다운타임을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 금융기관에서는 MLOps가 신용 점수, 위험 평가, 사기 감지 시스템 관리에 사용되며, 경제 및 행동 패턴의 변화에 따라 실시간으로 모델을 조정합니다. 운송 업계는 MLOps를 경로 최적화, 자율주행 시스템, 공급망 분석에 활용하여 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하고 있으며, MLOps는 AI 모델 배포 및 모니터링을 표준화 및 자동화하여 기업이 AI 구상을 확장하고 일관된 가치와 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 일관된 가치와 경쟁 우위를 제공할 수 있도록 지원합니다.

MLOps 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

MLOps 시장의 성장은 AI 기술 채택 증가, 클라우드 컴퓨팅의 발전, 효율적인 모델 관리 프레임워크에 대한 수요 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 기업은 의사결정, 운영 효율성, 고객 경험을 개선하기 위해 AI에 많은 투자를 하고 있으며, 이러한 모델이 프로덕션 환경에서 일관된 성능을 발휘할 수 있도록 하기 위해 MLOps에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 업계 전반에 걸쳐 데이터베이스 용도이 확산되면서 모델 배포 및 모니터링의 복잡성을 관리할 수 있는 솔루션으로 MLOps의 도입이 더욱 가속화되고 있습니다. 하이브리드 업무 환경의 부상, 데이터 보안의 중요성, 실시간 분석의 채택과 같은 최종 용도 동향도 MLOps 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 금융 및 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에서는 규정 준수를 보장하고 AI 시스템의 무결성을 유지하기 위해 MLOps에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 또한 MLOps와 엣지 컴퓨팅, IoT, 블록체인과 같은 신기술과의 통합은 MLOps의 적용 범위를 확장하고 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 요소들이 결합되어 확장 가능하고 효율적인 AI 운영을 가능하게 하는 MLOps의 중요한 역할이 부각되고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 지능형 시스템의 미래를 형성하고 있습니다.

부문

컴포넌트(MLOps 플랫폼, MLOps 서비스), 배포(온프레미스 배포, 클라우드 기반 배포), 기업 규모(대기업, 중소기업), 산업별(BFSI 산업별, 헬스케어 및 생명과학 산업별, IT 및 통신 산업별, 소매 및 E-Commerce 산업별, 정부 및 공공 부문 산업별, 에너지 및 유틸리티 산업별, 기타 산업별)

조사 대상 기업의 예(총 42사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global MLOps Market to Reach US$18.2 Billion by 2030

The global market for MLOps estimated at US$2.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$18.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 39.1% over the analysis period 2024-2030. MLOps Platforms, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 37.3% CAGR and reach US$12.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the MLOps Services segment is estimated at 44.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$659.2 Million While China is Forecast to Grow at 37.2% CAGR

The MLOps market in the U.S. is estimated at US$659.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 35.5% and 34.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.5% CAGR.

Global MLOps Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is MLOps Critical in Modern AI Workflows?

MLOps (Machine Learning Operations) is becoming an indispensable framework for deploying, managing, and scaling machine learning (ML) models in real-world applications. As organizations increasingly adopt AI-driven solutions, MLOps provides the structure to operationalize these models efficiently, ensuring consistency, reproducibility, and scalability in production environments. The traditional approach to ML development often faces challenges related to version control, model drift, and deployment complexities. MLOps addresses these issues by introducing automation, continuous integration/continuous deployment (CI/CD) pipelines, and monitoring tools, making it a cornerstone of effective AI implementation. Industries such as finance, healthcare, retail, and manufacturing are leveraging MLOps to streamline their AI initiatives. In healthcare, MLOps is crucial for managing predictive models used in diagnostics and treatment planning, ensuring they remain accurate and compliant over time. Financial institutions use MLOps to monitor and update fraud detection models, adapting them to evolving threat landscapes. By bridging the gap between data scientists and IT operations, MLOps is enabling businesses to derive consistent value from their AI investments while minimizing operational risks and inefficiencies.

How Are Technological Advancements Enhancing MLOps Capabilities?

The rapid evolution of AI and cloud technologies is significantly enhancing MLOps capabilities, driving its adoption across industries. Cloud-native platforms are offering scalable infrastructure for MLOps, enabling organizations to manage and deploy models without the constraints of on-premises resources. Hybrid and multi-cloud strategies are also becoming prevalent, allowing enterprises to leverage MLOps tools across diverse computing environments. Additionally, containerization technologies such as Docker and Kubernetes have made it easier to package and deploy ML models consistently, irrespective of the underlying infrastructure. Automation is another critical driver, with advanced tools facilitating seamless model training, testing, and deployment. Frameworks such as TensorFlow Extended (TFX) and MLflow are providing end-to-end solutions for MLOps workflows, incorporating capabilities for data validation, model versioning, and monitoring. AI-driven automation tools are also enhancing the observability of ML systems, enabling proactive issue resolution and performance optimization. Furthermore, advancements in explainable AI (XAI) are being integrated into MLOps pipelines, ensuring transparency and compliance in highly regulated industries. These technological strides are elevating MLOps from a niche framework to a critical component of enterprise AI strategies.

What Are the Key Applications of MLOps Across Industries?

The adoption of MLOps is reshaping how industries deploy and maintain AI models, enabling transformative applications that drive efficiency and innovation. In the retail sector, MLOps is powering recommendation engines, dynamic pricing models, and inventory optimization systems, helping businesses respond swiftly to market trends and customer preferences. In the healthcare industry, MLOps is streamlining the deployment of predictive analytics for patient monitoring, medical imaging, and personalized treatment plans, ensuring models remain accurate and relevant in dynamic clinical environments. In manufacturing, MLOps is integral to predictive maintenance, quality control, and process optimization, reducing downtime and enhancing productivity. Financial institutions use MLOps to manage credit scoring, risk assessment, and fraud detection systems, adapting these models in real-time to changing economic and behavioral patterns. The transportation sector leverages MLOps for route optimization, autonomous vehicle systems, and supply chain analytics, enhancing operational efficiency and reducing costs. By standardizing and automating the deployment and monitoring of AI models, MLOps is enabling businesses to scale their AI initiatives across a wide range of applications, delivering consistent value and competitive advantages.

What Factors Are Driving Growth in the MLOps Market?

The growth in the MLOps market is driven by several factors, including the increasing adoption of AI technologies, advancements in cloud computing, and the rising need for efficient model management frameworks. Organizations are investing heavily in AI to improve decision-making, operational efficiency, and customer experiences, creating a strong demand for MLOps to ensure these models deliver consistent performance in production. The proliferation of data-driven applications across industries is further accelerating the adoption of MLOps as a solution to manage the complexities of model deployment and monitoring. End-use trends such as the rise of hybrid work environments, the growing emphasis on data security, and the adoption of real-time analytics are also fueling demand for MLOps solutions. Industries with stringent regulatory requirements, such as finance and healthcare, are increasingly relying on MLOps to ensure compliance and maintain the integrity of their AI systems. Additionally, the integration of MLOps with emerging technologies like edge computing, IoT, and blockchain is expanding its application scope and driving innovation. Together, these factors underscore the critical role of MLOps in enabling scalable and efficient AI operations, shaping the future of intelligent systems across industries.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the MLOps market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (MLOps Platforms, MLOps Services); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud-based Deployment); Enterprise Size (Large Enterprises, SMEs); Vertical (BFSI Vertical, Healthcare & Life Sciences Vertical, IT & Telecom Vertical, Retail & E-Commerce Vertical, Government & Public Sectors Vertical, Energy & Utilities Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 42 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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