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세계의 ModelOps 시장 : 시장 규모, 점유율, 성장 분석 - 제공별, 모델 유형별, 용도별, 산업별, 지역별 - 예측(-2029년)
ModelOps Market Size, Share, Growth Analysis, By Offering (Platforms & Services), Application (CI/CD, Monitoring & Alerting), Model Type (ML Model, Graph Model, Agent-based Model), Vertical and Region - Global Industry Forecast to 2029
상품코드 : 1515615
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 06월
페이지 정보 : 영문 310 Pages
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한글목차

세계 ModelOps 시장 규모는 2024년 54억 달러에서 2029년에는 295억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 40.2%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

ModelOps 시장은 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델의 배포, 모니터링 및 관리 최적화에 초점을 맞추고 있습니다. 이 시장에는 모델 배포 자동화, 성능 및 데이터 드리프트의 지속적인 모니터링, 거버넌스 및 컴플라이언스 보장, 테스트 및 재교육 자동화 구성, 데이터 과학자와 이해관계자 간의 협업 촉진 등이 포함됩니다. AI와 ML 기술이 발전함에 따라, ModelOps는 AI 이니셔티브의 가치를 극대화하고 운영 효율성을 높이기 위한 확장성, 신뢰성, 민첩성을 갖춘 솔루션에 대한 수요로 인해 이 시장을 주도하고 있으며, AI와 ML 기술의 발전과 함께 컨테이너화, 쿠버네티스(Kubernetes) 오케스트레이션, AI 기반 자동화 등의 혁신을 통해 진화하고 있으며, 조직이 모델을 운영하고 인사이트를 도출하는 방식을 재구성하고 있습니다.

조사 범위
조사 대상 연도 2019-2029년
기준 연도 2023년
예측 기간 2024-2029년
검토 단위 달러(10억 달러)
부문 제공별, 모델 유형별, 용도별, 산업별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카, 라틴아메리카

빠르게 진화하는 모델옵스(ModelOps) 시장에서 종합적인 솔루션을 제공하는 플랫폼은 머신러닝 모델의 전체 라이프사이클을 관리하는 통합적인 접근 방식을 통해 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 개발, 교육, 배포, 모니터링 프로세스를 통합된 환경으로 통합하여 운영을 간소화하고 효율성과 협업을 강화하고자 하는 기업들에게 어필하고 있습니다. 강력한 인프라와 클라우드 기능을 기반으로 한 확장성은 모델을 대규모로 확장하고자 하는 수요 증가에 대응합니다. 라이프사이클 전반에 걸친 자동화 기능은 시장 출시 시간을 단축하고 일관성을 보장합니다. 또한, 내장된 거버넌스 메커니즘은 규제 산업에 중요한 컴플라이언스와 신뢰성을 보장합니다.

ModelOps 시장에서 그래프 기반 모델 관리 도구가 빠르게 성장하고 있는 이유는 최신 AI 시스템의 복잡한 특성을 잘 처리할 수 있기 때문입니다. 이러한 도구는 모델, 데이터 세트, 구성 간의 복잡한 관계를 관리하는데, 기존 데이터베이스는 이를 처리하는데 어려움을 겪었습니다. 이러한 확장성과 유연성은 빠른 진화와 대규모 데이터 처리가 일상화된 역동적인 AI 환경에 이상적입니다. 기존 AI 플랫폼과 원활하게 통합되어 모델 라이프사이클에 대한 가시성과 통제력을 높이고, 규제 기준 및 내부 거버넌스 준수를 보장합니다. 모델 및 데이터 사용 이력을 명확하고 감사 가능한 형태로 제공함으로써 도입 프로세스에서 강력한 의사결정과 자동화를 지원합니다. AI 애플리케이션이 엣지 컴퓨팅이나 개인 맞춤형 의료와 같은 새로운 분야로 확장되는 가운데, 그래프 기반 도구는 다양하고 분산된 환경을 효과적으로 관리할 수 있는 통합 솔루션을 제공합니다.

이 보고서는 세계 ModelOps 시장을 조사하여 제공별, 모델 유형별, 용도별, 산업별, 지역별 동향, 시장 진입 기업 개요 등을 정리한 보고서입니다.

목차

제1장 소개

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 주요 인사이트

제5장 시장 개요와 업계 동향

제6장 ModelOps 시장, 제공별

제7장 ModelOps 시장, 모델 유형별

제8장 ModelOps 시장, 용도별

제9장 ModelOps 시장, 업계별

제10장 ModelOps 시장, 지역별

제11장 경쟁 상황

제12장 기업 개요

제13장 인접 시장과 관련 시장

제14장 부록

ksm
영문 목차

영문목차

The global ModelOps Market is valued at USD 5.4 billion in 2024 and is estimated to reach USD 29.5 billion in 2029, registering a CAGR of 40.2% during the forecast period. The ModelOps Market focuses on optimizing the deployment, monitoring, and management of machine learning models in production. It encompasses automating model deployment, continuous monitoring for performance and data drift, ensuring governance and compliance, orchestrating automation for testing and retraining, and fostering collaboration among data scientists and stakeholders. This market is driven by the demand for scalable, reliable, and agile solutions across industries, enhancing operational efficiency and maximizing the value derived from AI initiatives. As AI and ML technologies advance, ModelOps continues to evolve with innovations in containerization, Kubernetes orchestration, and AI-driven automation, reshaping how organizations operationalize and derive insights from their models.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2019-2029
Base Year2023
Forecast Period2024-2029
Units ConsideredUSD (Billion)
SegmentsOffering, Model Type, Application, Vertical, and Region
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America

"By offering, the platforms segment is projected to hold the largest market size during the forecast period."

In the rapidly evolving ModelOps market, platforms offering comprehensive solutions have seized the largest market share due to their integrated approach to managing the entire lifecycle of machine learning models. These platforms streamline operations by consolidating development, training, deployment, and monitoring processes into a unified environment, appealing to enterprises seeking efficiency and collaboration enhancements. Their scalability, supported by robust infrastructure and cloud capabilities, meets the increasing demand for deploying models at scale. Automation features throughout the lifecycle accelerate time-to-market and ensure consistency, while built-in governance mechanisms ensure compliance and reliability, crucial for regulated industries.

"By type, graph-based models are registered to grow at the highest CAGR during the forecast period."

The rapid growth of graph-based model management tools within the ModelOps market stems from their adeptness at handling the intricate nature of modern AI systems. These tools manage complex relationships between models, datasets, and configurations, which traditional databases struggle to accommodate. Their scalability and flexibility make them ideal for dynamic AI environments where rapid evolution and large-scale data handling are the norm. Integrating seamlessly with existing AI platforms enhances visibility and control over model lifecycles, ensuring compliance with regulatory standards and internal governance. They support robust decision-making and automation in deployment processes by providing a clear and auditable lineage of models and data usage. As AI applications expand into new fields like edge computing and personalized medicine, graph-based tools offer a unified solution to effectively manage diverse and distributed environments.

"By application, the continuous integration/continuous deployment segment is projected to hold the largest market size during the forecast period."

Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) holds a dominant position within the ModelOps market due to several key factors that highlight its critical role in deploying and managing machine learning models. First and foremost, CI/CD pipelines are foundational in enabling automation throughout the model development lifecycle. In the context of ModelOps, which focuses on operationalizing machine learning models at scale, CI/CD pipelines facilitate the seamless integration of new model versions into production environments. This automation streamlines the process of testing, building, packaging, and deploying models, reducing the manual effort and potential for human error, thereby increasing efficiency and reliability. Further, the demand for CI/CD in ModelOps is driven by the need for agility and speed in deploying models into production. Machine learning models often undergo iterative improvements based on real-world data feedback and evolving business requirements. CI/CD pipelines allow teams to continuously integrate these updates into the operational environment, ensuring that the latest versions of models are always available without disrupting existing processes

Breakdown of primaries

In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the ModelOps market.

Major vendors offering modelOps solution and services across the globe are IBM (US), Google (US), Oracle (US), SAS Institute (US), AWS (US), Teradata (US), Palantir (US), Veritone (US), Altair (US), c3.ai (US), TIBCO (US), Databricks (US), Giggso (US), Verta (US), ModelOp (US), Comet ML (US), Superwise (Israel), Evidently Al (US), Minitab (US), Seldon (UK), Innominds (US), Datatron (US), Domino Data Lab (US), Arthur (US), Weights & Biases (US), Xenonstack (US), Cnvrg.io (Israel), DataKitchen (US), Haisten AI (US), Sparkling Logic (US), LeewayHertz (US).

Research Coverage

The market study covers modelOps across segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, such as offering, model type, application, vertical, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.

Key Benefits of Buying the Report

The report would provide the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for modelOps and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the market's pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS

6 MODELOPS MARKET, BY OFFERING

7 MODELOPS MARKET, BY MODEL TYPE

8 MODELOPS MARKET, BY APPLICATION

9 MODELOPS MARKET, BY VERTICAL

10 MODELOPS MARKET, BY REGION

11 COMPETITIVE LANDSCAPE

12 COMPANY PROFILES

*Details on Business Overview, Products/Solutions/Services offered, Recent Developments, MnM View might not be captured in case of unlisted companies.

13 ADJACENT AND RELATED MARKETS

14 APPENDIX

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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