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머신러닝 모델 운영 관리 시장(2025-2032년) : 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 - 조직 규모별, 컴포넌트별, 전개 모드별, 업계별, 지역별, 전망과 예측
Global Machine Learning Model Operationalization Management Market Size, Share & Industry Analysis Report By Organization Size, By Component, By Deployment Mode, By Vertical, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1768283
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 433 Pages
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한글목차

세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 규모는 예측 기간 동안 39.3%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 290억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

KBV Cardinal matrix - 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면 Amazon Web Services, Inc., Microsoft Corporation 및 Google LLC는 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장의 선구자입니다. 2025년 3월, Amazon Web Services, Inc.는 Volkswagen과의 협업으로 AWS 도구를 사용하여 통합 MLOps 파이프라인을 개발하고 공장 전체에서 100개가 넘는 머신러닝 이용 사례를 간소화하여 확장성을 높이고 비용을 절감하며 도입을 가속화했습니다.

COVID-19의 영향 분석

COVID-19 전염병 동안 시장은 특히 초기 단계에서 좌절을 경험했습니다. 다양한 산업의 많은 기업 가운데 특히 중소기업들은 경제 불확실성과 예산 제약으로 인해 MLOps 인프라를 포함한 디지털 전환에 대한 투자를 크게 줄이거나 연기했습니다. 세계적인 공급망 혼란과 중요한 업무로의 우선 순위의 급격한 변화로 인해 AI/ML 프로젝트의 배포가 지연되고 운영 도구와 플랫폼에 대한 수요가 제한되었습니다. 게다가 유행은 광범위한 노동력 혼란을 야기하고 모델 개발과 전개 속도에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이와 같이 COVID-19 팬데믹은 시장에 악영향을 미쳤습니다.

시장 성장 요인

기업 운영에 대한 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 급속한 통합은 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장을 견인하는 주요 요인이 되었습니다. 최근 몇 년 동안 금융, 의료, 제조, 에너지, 소매 등 다양한 산업의 기업들이 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화는 자동화 뿐만 아니라 워크플로우에 인텔리전스를 통합하여 예측적인 의사결정을 촉진하고, 고객 참여를 강화하며, 자원 관리를 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 즉, 기업의 AI 도입의 급증과 대규모 ML 이니셔티브 운용화의 필요성이 MLOps 솔루션 수요를 밀어올리고 있습니다.

게다가, 머신러닝의 진화에 따라 워크플로우의 복잡성과 다양성이 크게 증가하고 있으며, 견고한 MLOps 기능의 필요성이 높아지고 있습니다. 워크플로우에는 배포, 모니터링, 재교육 등 다각적인 프로세스가 포함되어 있으며, 각각 다른 툴, 포맷, 종속성이 존재합니다. 많은 팀이 Amazon SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI 등의 엔터프라이즈급 클라우드 서비스를 결합하여 사용하고 있습니다.

시장 성장 억제요인

MLOps 시장이 직면하는 큰 제약 중 하나는 머신러닝 개발 라이프사이클에서 사용되는 툴, 프레임워크, 플랫폼의 표준화 부족 현상입니다. TensorFlow, PyTorch, MLFlow, Kubeflow, SageMaker 등 각각의 독자적인 방법론, 종속성 및 인터페이스를 갖춘 다양한 도구를 사용하고 있습니다.

밸류체인 분석

MLOps(머신러닝 모델 운영 관리) 시장의 밸류 체인은 데이터의 취득과 준비로 시작하여 특징량 엔지니어링과 스토리지에 의해 고품질의 입력 데이터를 확보합니다. 지속적인 개선을 위한 모델 라이프사이클 오케스트레이션에 초점이 맞춰져 있으며 이는 보안, 컴플라이언스, 인프라 관리에 의해 지원되고, 사용자의 활성화와 통합을 통해 확장되며, 마지막으로 지원, 교육 및 생태계 서비스를 통해 개선 사항을 데이터 프로세스에 피드백합니다.

시장 점유율 분석

조직 규모의 전망

조직 규모별로 보면, 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 나뉘어져 있습니다. 중소기업 부문은 수익 점유율의 27%를 획득했습니다. 중소기업은 의사결정, 고객 참여 및 운영 민첩성을 높이기 위해 AI 기반 인사이트를 비즈니스에 통합하는 가치를 점점 더 인식하고 있습니다.

구성 요소 전망

머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장은 컴포넌트를 기반으로 플랫폼과 서비스로 분류됩니다. 서비스 부문에는 성공적인 모델 구현을 위해 필수적인 컨설팅, 통합, 지원 및 유지보수 서비스가 포함되어 있습니다. 조직은 MLOps 프레임워크를 구축하고 최적화하는 데 어려움을 겪고 있으며 원활한 배포, 컴플라이언스 및 운영 효율성을 보장하기 위한 전문가 서비스를 추구하는 경향이 커지고 있습니다.

배포 모드 전망

머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장은 배포 모드를 기반으로 클라우드와 On-Premise로 분류됩니다. 금융, 방어, 건강 관리와 같은 일부 업계에서는 엄격한 데이터 보안, 규정 준수 및 개인정보 보호 요구 사항으로 인해 On-Premise(On-premise) 배포가 선호되고 있습니다.

업계 전망

머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장은 업계별로 볼 때 BFSI, 의료 및 생명과학, 소매 및 전자상거래, IT, 통신, 에너지 및 유틸리티, 정부, 공공부문, 미디어 및 엔터테인먼트 및 기타로 분류됩니다. 의료 및 생명과학 부문은 2024년에 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장에서 17%의 수익 점유율을 획득했습니다.

지역 전망

지역별로 볼 때 시장을 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에 걸쳐 분석하였습니다. 북미의 리더십은 주로 이 지역의 첨단 디지털 인프라, 기술 선도적인 강력한 존재감, 건강 관리, 금융, 소매, 통신 등의 분야에서의 인공지능의 광범위한 도입에 기인합니다.

시장 경쟁과 특성

MLOps 시장에서는 민첩하고 전문적인 솔루션을 제공하는 신생 기업과 중소기업 간에 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있습니다. 오픈소스 툴과 클라우드 네이티브 플랫폼은 수평적 경쟁 환경을 조성하고 혁신을 촉진합니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장의 밸류체인 분석

제6장 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장의 주요 고객 기준

제7장 세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 : 조직 규모별

제8장 세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 : 컴포넌트별

제9장 세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 : 전개 모드별

제10장 세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 :업계별

제11장 세계의 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장 : 지역별

제12장 기업 프로파일

제13장 머신러닝 모델 운영 관리(MLOps) 시장의 필수 성공 조건

CSM
영문 목차

영문목차

The Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market size is expected to reach $29.05 billion by 2032, rising at a market growth of 39.3% CAGR during the forecast period.

The MLOps market for large enterprises is witnessing significant trends driven by increasing AI adoption and digital transformation initiatives. One key trend is the shift toward automated and continuous integration/continuous deployment (CI/CD) pipelines tailored specifically for ML models. Large enterprises are embracing end-to-end MLOps platforms that support model versioning, reproducibility, and governance to manage vast ML lifecycle complexities.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In August, 2024, DataRobot, Inc. teamed up with Nutanix to offer a turnkey on-premises AI solution, integrating Nutanix's GPT-in-a-Box with DataRobot's AI platform. This collaboration addresses MLOp's needs by enabling rapid deployment, governance, and management of AI models in secure environments, catering to enterprises with stringent data security and compliance requirements. Moreover, In October, 2024, H2O.ai, Inc. announced the partnership with Singtel Digital InfraCo to provide Generative AI-as-a-Service in the Asia-Pacific region. By integrating H2O.ai's AI suite with Singtel's Paragon platform, they offer a cost-effective, full-stack AI platform, enabling organizations to efficiently develop and deploy AI applications with robust data protection.

KBV Cardinal Matrix - Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Amazon Web Services, Inc., Microsoft Corporation, and Google LLC are the forerunners in the Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market. In March, 2025, Amazon Web Services, Inc. teamed up with Volkswagen to create the Digital Production Platform (DPP), enhancing production efficiency by up to 30%. They developed a unified MLOps pipeline using AWS tools, such as SageMaker and Step Functions, streamlining over 100 machine learning use cases across plants, thereby improving scalability, reducing costs, and accelerating deployment. Companies such as IBM Corporation, DataRobot, Inc., and Databricks, Inc. are some of the key innovators in Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market.

COVID-19 Impact Analysis

During the COVID-19 pandemic, the market experienced several setbacks, particularly in the early stages. Many enterprises across various sectors, especially small and medium-sized businesses, significantly reduced or postponed their investments in digital transformation initiatives, including MLOps infrastructure, due to economic uncertainty and constrained budgets. The global disruption in supply chains and a sudden shift in priorities toward essential operations led to delays in AI/ML project rollouts and limited the demand for operationalization tools and platforms. Moreover, the pandemic caused widespread workforce disruptions, which negatively affected the pace of model development and deployment. Thus, the COVID-19 pandemic had negative impact on the market.

Market Growth Factors

The rapid integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies into enterprise operations has become a significant catalyst driving the Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) market. Over the past few years, businesses across sectors such as finance, healthcare, manufacturing, energy, and retail have accelerated their digital transformation journeys. This shift is not just about automation but also about embedding intelligence into workflows to drive predictive decision-making, enhance customer engagement, and optimize resource management. In conclusion, the surge in enterprise AI adoption and the need to operationalize ML initiatives at scale are propelling the demand for MLOps solutions.

Additionally, As machine learning evolves, the complexity and diversity of workflows have grown significantly, leading to an increased need for robust MLOps capabilities. Modern ML development goes far beyond simple linear pipelines. It includes a multifaceted set of processes-data ingestion, feature engineering, model training, hyperparameter tuning, deployment, monitoring, and retraining-each with distinct tools, formats, and dependencies. In today's ML environment, it's common to see teams working with a mix of open-source frameworks like TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost, and enterprise-grade cloud services such as Amazon SageMaker, Azure ML, or Google Vertex AI. In essence, the rising complexity and diversity of ML workflows demand structured, scalable, and collaborative operational solutions.

Market Restraining Factors

One of the major restraints facing the MLOps market is the lack of standardization across tools, frameworks, and platforms used in the machine learning development lifecycle. Unlike traditional software engineering, which has matured with broadly accepted development, testing, and deployment frameworks, the machine learning ecosystem is fragmented. Organizations use a wide variety of tools such as TensorFlow, PyTorch, MLFlow, Kubeflow, SageMaker, and others-each with its own methodologies, dependencies, and interfaces. In summary, the lack of standardization across the MLOps toolchain acts as a major barrier to streamlined deployment, governance, and scalability.

Value Chain Analysis

The MLOps (Machine Learning Model Operationalization Management) Market value chain starts with data acquisition and preparation, followed by feature engineering and storage to ensure high-quality input data. Next is model development and experimentation, leading into validation and governance to ensure model robustness and regulatory compliance. After deployment, the focus shifts to monitoring and management for performance tracking, and model lifecycle orchestration for continuous improvement. This is supported by security, compliance, and infrastructure management, and extended through user enablement and integration. Finally, support, training, and ecosystem services close the loop, feeding improvements back into data processes.

Market Share Analysis

Organization Size Outlook

By organization size, the machine learning model operationalization management (MLOps) market is divided into large enterprise and small & medium enterprise (SME). The small & medium enterprise segment garnered 27% revenue share in the machine learning model operationalization management (MLOps) market in 2024. SMEs are increasingly recognizing the value of integrating AI-driven insights into their operations to improve decision-making, customer engagement, and operational agility.

Component Outlook

On the basis of component, the machine learning model operationalization management (MLOps) market is classified into platform and service. The service segment recorded 28% revenue share in the machine learning model operationalization management (MLOps) market in 2024. This segment includes consulting, integration, support, and maintenance services that are crucial for successful MLOps implementation. As organizations face challenges in adopting and optimizing MLOps frameworks, they increasingly seek expert services to ensure seamless deployment, compliance, and operational efficiency.

Deployment Mode Outlook

Based on deployment mode, the machine learning model operationalization management (MLOps) market is characterized into cloud and on-premises. The on-premises segment procured 30% revenue share in the machine learning model operationalization management (MLOps) market in 2024. Despite the rising popularity of cloud solutions, certain industries such as finance, defense, and healthcare continue to prefer on-premises deployment due to stringent data security, compliance, and privacy requirements. These setups allow organizations to maintain full control over their infrastructure and sensitive data.

Vertical Outlook

Based on vertical, the machine learning model operationalization management (MLOps) market is segmented into BFSI, healthcare & life sciences, retail & e-commerce, IT & telecom, energy & utilities, government & public sector, media & entertainment, and others. The healthcare & life sciences segment acquired 17% revenue share in the machine learning model operationalization management (MLOps) market in 2024. Hospitals, pharmaceutical companies, research institutions, and biotech firms are increasingly leveraging AI for patient diagnostics, medical imaging analysis, clinical decision support, genomics, and drug development.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The north america segment recorded 40% revenue share in the machine learning model operationalization management (MLOps) market in 2024. This leadership position is primarily attributed to the region's advanced digital infrastructure, strong presence of tech giants, and widespread adoption of artificial intelligence across sectors such as healthcare, finance, retail, and telecommunications.

Market Competition and Attributes

The MLOps market sees intense competition among startups and mid-sized firms offering agile, specialized solutions. These players focus on automation, scalability, and integration across the ML lifecycle. Open-source tools and cloud-native platforms level the playing field, fostering innovation. Collaboration with enterprises and academia further drives growth, making the market dynamic and opportunity-rich for emerging vendors.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market Report Segmentation

By Organization Size

By Component

By Deployment Mode

By Vertical

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Value Chain Analysis of Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market

Chapter 6. Key Customer Criteria of Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market

Chapter 7. Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market by Organization Size

Chapter 8. Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market by Component

Chapter 9. Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market by Deployment Mode

Chapter 10. Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market by Vertical

Chapter 11. Global Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market by Region

Chapter 12. Company Profiles

Chapter 13. Winning Imperatives of Machine Learning Model Operationalization Management (MLOps) Market

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