세계의 머신러닝 운영(MLOps) 시장 규모는 2024년에 19억 7,600만 달러로 평가되었고, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 38.3%로 확대되어 2031년까지 225억 1,700만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
머신러닝 운영(MLOps)은 머신러닝 모델 개발과 운영을 긴밀하게 통합하는 일련의 실무 기법, 도구, 프로세스를 말합니다. 이는 기존 소프트웨어 개발의 데브옵스(DevOps) 철학을 머신러닝 영역에 도입하여 데이터 사이언스자, 엔지니어, 운영팀 간의 협업 장벽을 없애는 것을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 평가, 모델 배포, 모델 모니터링 및 유지보수에 이르는 전체 머신러닝 라이프사이클을 자동화하고 효율적으로 관리할 수 있습니다. MLOps를 통해 기업은 머신러닝 모델의 실험 단계부터 프로덕션 환경으로의 전환을 가속화하고, 실제 운영 환경에서 모델이 안정적으로 작동하고 지속적으로 최적화되어 비즈니스에 큰 가치를 창출할 수 있습니다.
현재 MLOps 시장은 빠르게 발전하고 있습니다. 전 세계 산업계의 디지털 전환이 가속화되고 인공지능 및 머신러닝 기술의 적용이 확대됨에 따라 MLOps의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다.
시장에는 다음과 같은 특징이 있습니다.
광범위한 응용 분야: 금융 분야에서는 은행과 보험사가 리스크 평가 모델 최적화 및 부정행위 감지 효율성 향상에 활용합니다. 의료 분야에서는 질병 예측 및 의료 영상 진단 지원에 활용됩니다. 소매 분야에서는 정밀 마케팅과 재고 관리 최적화에 활용합니다. 제조업에서는 품질관리 강화 및 설비 고장 예측에 활용되고 있습니다. 각 산업분야에서 MLOps에 대한 적극적인 탐구와 적용이 시장 규모의 지속적인 확대를 견인하고 있습니다.
시장에서는 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 대형 클라우드 컴퓨팅 제공업체들이 탄탄한 클라우드 인프라와 풍부한 AI 서비스 생태계를 바탕으로 MLOps 분야에 진출하고 있습니다. DataRobot, H2O.ai와 같은 머신러닝 플랫폼 전문 기업들은 MLOps 솔루션에 대한 깊은 기술적 전문성을 보유하고 있습니다. 동시에 신생 스타트업 기업들이 속속 등장하고 있으며, 혁신적인 기술과 독자적인 서비스 모델로 틈새 시장에서 차별화를 꾀하고 있습니다. 전반적인 경쟁 환경은 점점 더 다양해지고 있으며, 각 업체들은 제품 혁신, 전략적 제휴, 인수 합병을 통해 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있습니다.
다양한 수요 요인: 한편, 기업들은 머신러닝 프로젝트 개발의 효율화와 모델 도입 시간 단축이 시급한 상황입니다. 기존 머신러닝 프로젝트에서는 개발 주기의 장기화, 모델 도입의 어려움, 높은 유지보수 비용 등의 문제점이 빈번하게 발생했습니다. MLOps는 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 자동화 프로세스와 표준화된 도구를 제공합니다. 한편, 데이터 양의 폭발적인 증가와 모델의 복잡성으로 인해 기업은 전체 모델 라이프사이클을 관리하고 모델 성능의 신뢰성과 안정성을 보장하기 위해 보다 전문적인 기술적 수단을 필요로 하고 있습니다. 또한, 부서 간 협업의 필요성에 따라 데이터 사이언스 팀과 IT 운영팀 간의 커뮤니케이션 장벽을 허물고 효율적인 협업을 실현하기 위해 MLOps 도입이 추진되고 있습니다.
트렌드
클라우드 네이티브 기술과의 긴밀한 통합: 앞으로 MLOps는 클라우드 네이티브 기술과 더욱 긴밀하게 통합될 것입니다. 클라우드 네이티브 아키텍처(컨테이너화 기술인 Docker, Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구 등)는 MLOps에 효율적인 리소스 관리, 유연한 배포 방법, 강력한 확장성을 제공합니다. 클라우드 네이티브 기술을 활용하면 기업은 서로 다른 클라우드 환경이나 하이브리드 클라우드 환경 간 머신러닝 모델의 신속한 배포 및 마이그레이션을 쉽게 실현할 수 있으며, 인프라 관리 비용을 크게 절감하고 전체 시스템의 내결함성과 안정성을 높일 수 있습니다.
지속적인 자동화 고도화: 자동화는 MLOps의 핵심 발전 방향 중 하나입니다. 데이터 수집, 클리닝, 라벨링, 모델 트레이닝, 튜닝, 평가, 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 각 공정에서 높은 수준의 자동화를 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 자동 머신러닝(AutoML) 기술은 더욱 발전하여 최적의 알고리즘과 매개변수 설정, 데이터 전처리 기법을 자동으로 선택할 수 있게 함으로써 수동 개입을 크게 줄이고 머신러닝 프로젝트의 개발 효율을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 이벤트 기반 자동 프로세스를 통해 모델 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 모델 성능이 기대치에서 벗어나거나 데이터 분포가 변경된 경우, 시스템은 자동으로 모델 재학습 및 조정을 트리거하여 모델이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 보장합니다.
모델 해석 가능성 및 컴플라이언스 강조: 금융, 의료, 법률 등 중요한 비즈니스 영역에서 머신러닝 모델이 널리 채택됨에 따라, 모델 해석 가능성 및 컴플라이언스가 중요한 관심사로 떠오르고 있습니다. 미래의 MLOps 플랫폼은 더 많은 설명가능성 도구를 통합하여 사용자가 모델의 의사결정 과정과 출력 결과를 이해할 수 있도록 지원함으로써 모델에 대한 신뢰도를 높일 것입니다. 또한, MLOps는 데이터 프라이버시 보호 및 규제 준수 측면에서 보다 종합적인 솔루션을 제공하여 기업이 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정)) 등 관련 법령을 엄격하게 준수하면서 머신러닝 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다.
엣지 MLOps의 부상: IoT 디바이스의 보급과 실시간 데이터 분석 및 처리 수요 증가에 따라 머신러닝 분야에서 엣지 컴퓨팅이 주목받고 있습니다. 엣지 MLOps는 머신러닝 모델 배포 및 운영을 클라우드에서 엣지 디바이스로 확장하여 로컬에서 신속한 데이터 처리 및 의사결정을 실현하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 데이터 전송 지연과 네트워크 대역폭 소비를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 데이터 보안과 프라이버시를 강화할 수 있습니다. 향후 엣지 MLOps는 MLOps 시장의 중요한 성장 영역이 될 것이며, 다양한 산업의 엣지 시나리오에서 머신러닝의 다양한 응용 요구를 충족시키기 위해 관련 기술 및 제품이 지속적으로 등장할 것입니다.
이 보고서는 세계 머신러닝 운영(MLOps) 시장에 대해 총 매출액, 주요 기업의 시장 점유율 및 순위에 초점을 맞추고 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 머신러닝 운영(MLOps) 분석을 종합적으로 제시하는 것을 목적으로 합니다.
머신러닝 운영(MLOps) 시장 규모, 추정 및 예측은 2024년을 기준 연도로 하여 2020년에서 2031년까지의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하는 매출액으로 제시되었습니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 포지셔닝을 분석하고, 머신러닝 운영(MLOps)에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
시장 세분화
기업별
유형별 부문
용도별 부문
지역별
The global market for Machine Learning Operations (MLOps) was estimated to be worth US$ 1976 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 22517 million by 2031 with a CAGR of 38.3% during the forecast period 2025-2031.
Machine Learning Operations (MLOps) is a set of practices, tools, and processes that tightly integrate machine learning model development and operations. It introduces the DevOps philosophy from traditional software development into the machine learning domain, aiming to break down collaboration barriers between data scientists, engineers, and operations teams. This enables the automation and efficient management of the entire machine learning lifecycle, from data preparation, model training, model evaluation, model deployment, to model monitoring and maintenance. Through MLOps, businesses can accelerate the transition of machine learning models from the experimental stage to production environments, ensuring that models operate stably and are continuously optimized in real-world applications, ultimately creating greater value for the business.
Currently, the MLOps market is undergoing rapid development. With the acceleration of digital transformation across industries worldwide and the increasing application of artificial intelligence and machine learning technologies, the importance of MLOps is becoming increasingly evident.
The market exhibits the following characteristics:
Wide-ranging application areas: In the financial sector, MLOps helps banks and insurance companies optimize risk assessment models and improve fraud detection efficiency; in the healthcare industry, MLOps enables disease prediction and assists in medical imaging diagnosis; in the retail sector, MLOps is used for precision marketing and inventory management optimization; and in manufacturing, MLOps is employed to enhance quality control and predict equipment failures. The active exploration and application of MLOps across industries are driving the continuous expansion of the market size.
Competitive landscape gradually taking shape: In the market, large cloud computing providers such as AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure are entering the MLOps field leveraging their robust cloud infrastructure and rich AI service ecosystems; companies specializing in machine learning platforms, such as DataRobot and H2O.ai, possess deep technical expertise in MLOps solutions; simultaneously, emerging startups are continuously emerging, distinguishing themselves in niche markets through innovative technologies and unique service models. The overall competitive landscape is becoming increasingly diversified, with companies vying for market share through product innovation, strategic partnerships, and mergers and acquisitions.
Diverse demand drivers: On one hand, businesses have an urgent need to improve the efficiency of machine learning project development and reduce the time required to deploy models. Traditional machine learning projects often face challenges such as lengthy development cycles, difficulties in model deployment, and high maintenance costs. MLOps provides automated processes and standardized tools that can effectively address these pain points. On the other hand, with the explosive growth of data volume and the increasing complexity of models, companies need more specialized technical means to manage the entire model lifecycle and ensure the reliability and stability of model performance. Additionally, the need for cross-departmental collaboration has prompted companies to adopt MLOps to break down communication barriers between data science teams and IT operations teams, enabling efficient collaboration.
Trends
Deep integration with cloud-native technologies: In the future, MLOps will become more closely integrated with cloud-native technologies. Cloud-native architectures (such as containerization technology Docker and container orchestration tools like Kubernetes) provide MLOps with efficient resource management, flexible deployment methods, and robust scalability. By leveraging cloud-native technologies, enterprises can easily achieve rapid deployment and migration of machine learning models across different cloud environments or hybrid cloud environments, significantly reducing infrastructure management costs while enhancing the overall resilience and reliability of the system.
Continuously improving automation: Automation is one of the core development directions of MLOps. From data collection, cleaning, and labeling, to model training, tuning, and evaluation, to model deployment and monitoring, each link will achieve a higher degree of automation. For example, automated machine learning (AutoML) technology will further develop, enabling the automatic selection of the optimal algorithms, parameter configurations, and data preprocessing methods, greatly reducing manual intervention and improving the development efficiency of machine learning projects. At the same time, event-driven automated processes will monitor model performance in real time. When model performance deviates from expectations or data distribution changes, the system will automatically trigger model retraining or adjustments to ensure the model maintains optimal performance.
Emphasis on model explainability and compliance: As machine learning models are widely adopted in critical business domains such as finance, healthcare, and law, model explainability and compliance have become key concerns. Future MLOps platforms will integrate more explainability tools to help users understand the decision-making process and output results of models, thereby enhancing trust in the models. Additionally, in terms of data privacy protection and regulatory compliance, MLOps will provide more comprehensive solutions to ensure that enterprises strictly adhere to relevant laws and regulations when using machine learning technologies, such as the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR).
The Rise of Edge MLOps: With the widespread adoption of IoT devices and increasing demand for real-time data analysis and processing, edge computing is gaining increasing attention in the field of machine learning. Edge MLOps aims to extend the deployment and operation of machine learning models from the cloud to edge devices, enabling rapid local data processing and decision-making. This not only reduces data transmission latency and network bandwidth consumption but also enhances data security and privacy. In the future, edge MLOps will become an important growth area in the MLOps market, with related technologies and products continuously emerging to meet the diverse application needs of machine learning in edge scenarios across various industries.
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Machine Learning Operations (MLOps), focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Machine Learning Operations (MLOps) by region & country, by Type, and by Application.
The Machine Learning Operations (MLOps) market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Machine Learning Operations (MLOps).
Market Segmentation
By Company
Segment by Type
Segment by Application
By Region
Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Machine Learning Operations (MLOps) company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Revenue of Machine Learning Operations (MLOps) in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Revenue of Machine Learning Operations (MLOps) in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.
Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
Chapter 9: Conclusion.