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머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장
Machine Learning Model Operationalization
상품코드 : 1747714
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 178 Pages
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한글목차

세계의 머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장은 2030년까지 187억 달러에 도달

2024년에 25억 달러로 추정되는 머신러닝 모델 운영 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 39.6%로 성장하여 2030년에는 187억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 플랫폼 컴포넌트는 CAGR 43.4%를 나타내고, 분석 기간 종료까지 135억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 32.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 6,270만 달러로 추정, 중국은 CAGR 37.4%로 성장 예측

미국의 머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장은 2024년에 6억 6,270만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 27억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 37.4%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간 중에 36.7%와 33.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 27.2%를 보일 전망입니다.

세계의 머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

머신러닝의 가치 실현을 위해 모델 운영이 필수적인 이유는?

일반적으로 MLOps라고 불리는 머신러닝(ML) 모델 운영은 실제 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 배포, 모니터링 및 유지보수하는 프로세스입니다. 도입 후 지속적으로 개선될 때 비로소 진정한 가치를 실현할 수 있습니다. 운영화를 통해 데이터 사이언스의 결과물이 실험적인 프로토타입에서 신뢰할 수 있고 유지보수가 가능한 비즈니스 용도으로 전환될 수 있도록 보장합니다.

금융, 헬스케어, 소매, 제조 등의 조직은 모델 훈련 및 검증, 배포, 모니터링, 재교육, 거버넌스 등 ML의 전체 라이프사이클을 관리하는 운영 파이프라인에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 기업이 AI 기반 의사결정을 채택함에 따라 반복성, 투명성, 거버넌스에 대한 요구가 증가하고 있으며, Operationalization은 모델 버전 관리, 드리프트 감지, 성능 추적, 보안 컴플라이언스를 가능하게 함으로써 이러한 요구사항을 충족시키고, 머신러닝 노력을 지원하는 데 도움을 줍니다. 머신러닝 노력을 지속 가능하고 확장 가능한 것으로 만들어 줍니다.

자동화, 모니터링, 모델 신뢰성을 높이는 도구와 플랫폼은 무엇인가?

MLOps 생태계는 모델 배포, 오케스트레이션, 모니터링, 피드백 루프에 특화된 툴의 등장으로 빠르게 진화하고 있으며, AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI 등 클라우드 네이티브 플랫폼은 DevOps 원칙을 ML 워크플로우에 통합하여 MLflow, Kubeflow, DVC와 같은 오픈소스 프레임워크는 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 데이터 사이언스자 및 ML 배포 파이프라인을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 엔지니어가 배포 파이프라인을 자동화하고, 메타데이터를 관리하고, 모델 리니어를 제어할 수 있도록 돕고 있습니다.

모니터링 플랫폼은 현재 실시간 대시보드를 통해 입력 데이터 드리프트, 특징 분포 이상, 라이브 환경에서의 성능 저하를 추적할 수 있는 실시간 대시보드를 제공합니다. 위험을 최소화하고 정확도를 유지하기 위해 트리거에 의한 재교육 및 자동 롤백 기능이 내장되어 있습니다. 이러한 도구는 입력 데이터가 변화하더라도 모델이 신뢰할 수 있는 출력을 계속 생성하도록 보장하여 개념 드리프트와 생산 신뢰성이라는 핵심 과제를 해결합니다.

ML 모델 운영 수요를 주도하는 산업은?

금융기관은 모델 운영의 최전선에 있으며, 사기 감지, 신용 점수, 알고리즘 트레이딩에 ML을 사용하고 있습니다. 의료 서비스 제공업체와 보험사는 진단 지원, 환자 결과 예측, 보험금 청구 자동화를 위해 MLO를 사용하고 있으며, 엄격한 데이터 프라이버시, 검증, 윤리적 감시가 필요합니다. 소매업 및 전자상거래에서는 실용화된 모델이 개인화된 추천, 수요 예측, 가격 최적화를 촉진하고 있습니다.

제조 및 물류 기업들은 ML을 예측 유지보수, 재고 최적화, 공급망 리스크 평가에 통합하고 있습니다. 정부 기관과 국방 기관은 위협 감지, 인텔리전스 분석, 자원 계획을 위해 ML을 운용하고 있습니다. 모든 분야에서 ML을 단순한 R&D 기능이 아닌 핵심 운영 자산으로 활용할 수 있게 되었습니다.

세계 머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장의 성장 원동력은?

머신러닝 모델 운영(MLOps) 시장의 성장은 AI 용도의 복잡성 증가, 실시간 의사결정 시스템의 필요성, 확장 가능하고 감사 가능한 ML 배포에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다. 주요 촉진요인은 기업의 AI 전략의 성숙도가 높아지고, 데이터 사이언스 투자에서 ROI를 창출하기 위해 운영이 필요하며, GDPR(EU 개인정보보호규정), HIPAA, EU AI Act와 같은 규제 프레임워크도 조직이 추적 가능하고 컴플라이언스를 준수하는 ML 워크플로우를 구현하도록 유도하고 있습니다. 구현을 촉구하고 있습니다.

툴체인 통합, 클라우드 컴퓨팅 도입, AI 우선 비즈니스 모델로의 전환은 강력하고 반복 가능한 모델 관리의 필요성을 더욱 가속화시키고 있으며, AI 이용 사례가 산업 전반으로 확대됨에 따라 모델 운영은 역동적인 실제 환경에서 신뢰성, 책임성, 확장성을 유지하는 데 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 책임성, 확장성을 유지하는 데 필수적이며, 광범위한 AI 생태계에서 가장 전략적으로 중요한 부분 중 하나가 되고 있습니다.

부문

컴포넌트(플랫폼, 서비스), 데프로이먼트(클라우드, On-Premise), 업계별(은행, 금융서비스 및 보험(BFSI), IT＆ITeS, 제조, 소매＆E-Commerce, 정부＆방위, 헬스케어 및 생명과학, 텔레콤, 에너지 및 유틸리티, 여행＆투어리즘, 기타)

조사 대상 기업 예(총 36개사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수익원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>& 중국 <>& 멕시코 <>& 캐나다 <>&EU <>& 일본 <>& 인도 <>& 기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트를 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Machine Learning Model Operationalization Market to Reach US$18.7 Billion by 2030

The global market for Machine Learning Model Operationalization estimated at US$2.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$18.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 39.6% over the analysis period 2024-2030. Platform Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 43.4% CAGR and reach US$13.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 32.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$662.7 Million While China is Forecast to Grow at 37.4% CAGR

The Machine Learning Model Operationalization market in the U.S. is estimated at US$662.7 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 37.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 36.7% and 33.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.2% CAGR.

Global Machine Learning Model Operationalization Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Model Operationalization Essential for Realizing Machine Learning Value?

Machine learning (ML) model operationalization-commonly referred to as MLOps-is the process of deploying, monitoring, and maintaining machine learning models in real-world production environments. While significant effort is invested in developing ML models, the true value of machine learning is realized only when these models can be scaled, integrated into enterprise workflows, and continuously improved post-deployment. Operationalization ensures that data science outputs transition from experimental prototypes to reliable, maintainable business applications.

Organizations across finance, healthcare, retail, and manufacturing are increasingly investing in operationalization pipelines to manage the full ML lifecycle, from model training and validation to deployment, monitoring, retraining, and governance. As businesses adopt more AI-driven decision-making, the need for reproducibility, transparency, and governance is intensifying. Operationalization addresses these needs by enabling model versioning, drift detection, performance tracking, and security compliance-ensuring machine learning efforts are sustainable and scalable.

How Are Tools and Platforms Enhancing Automation, Monitoring, and Model Reliability?

The MLOps ecosystem is rapidly evolving with the emergence of specialized tools for model deployment, orchestration, monitoring, and feedback loops. Cloud-native platforms like AWS SageMaker, Azure ML, and Google Vertex AI are integrating DevOps principles into ML workflows, enabling seamless model packaging, containerization, and CI/CD for ML. Open-source frameworks such as MLflow, Kubeflow, and DVC are empowering data scientists and ML engineers to automate deployment pipelines, manage metadata, and control model lineage.

Monitoring platforms now offer real-time dashboards that track input data drift, feature distribution anomalies, and performance degradation in live environments. Triggered retraining and automated rollback capabilities are being incorporated to minimize risk and maintain accuracy. These tools ensure that models continue to generate reliable outputs as input data evolves-addressing the core challenges of concept drift and production reliability.

Which Industries Are Driving Demand for ML Model Operationalization?

Financial institutions are at the forefront of model operationalization, using ML for fraud detection, credit scoring, and algorithmic trading-where model accuracy, explainability, and compliance are mission-critical. Healthcare providers and insurers use MLOps for diagnostic support, patient outcome prediction, and claims automation, requiring strict data privacy, validation, and ethical oversight. In retail and e-commerce, operationalized models drive personalized recommendations, demand forecasting, and pricing optimization.

Manufacturing and logistics companies are integrating ML into predictive maintenance, inventory optimization, and supply chain risk assessment. Government and defense agencies are operationalizing ML for threat detection, intelligence analysis, and resource planning. Across all sectors, operationalization enables organizations to leverage ML not just as an R&D function but as a core operational asset.

What Is Driving Growth in the Machine Learning Model Operationalization Market Globally?

The growth in the machine learning model operationalization market is driven by the rising complexity of AI applications, the need for real-time decision systems, and the demand for scalable and auditable ML deployment. A core driver is the increasing maturity of enterprise AI strategies, where operationalization is required to extract ROI from data science investments. Regulatory frameworks such as GDPR, HIPAA, and the EU AI Act are also pushing organizations to implement traceable and compliant ML workflows.

Toolchain integration, cloud computing adoption, and the shift to AI-first business models are further accelerating the need for robust, repeatable model management. As AI use cases expand across industries, the operationalization of models will be critical to maintaining reliability, accountability, and scalability in dynamic real-world environments-making it one of the most strategically important segments of the broader AI ecosystem.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Machine Learning Model Operationalization market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Platform, Services); Deployment (Cloud, On-Premise); Vertical (BFSI, IT & ITeS, Manufacturing, Retail & E-Commerce, Government & Defense, Healthcare & Life Sciences, Telecom, Energy & Utilities, Travel & Tourism, 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 36 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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