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세계의 MLOps 시장 규모 조사 및 예측 : 컴포넌트별, 도입별, 조직 규모별, 업계별, 지역별 분석(2023-2030년)Global MLOps Market Size Study & Forecast, by Component, by Deployment, by Organization Size, by Vertical, and Regional Analysis, 2023-2030 |
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세계의 MLOps 시장 규모는 2022년에 약 11억 9,000만 달러에 달하며, 예측 기간인 2023-2030년에 39.7% 초과의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. MLOps(기계학습 오퍼레이션)는 실전 환경에서 기계학습(ML) 모델 도입, 감시, 관리의 합리화를 목적으로 한 프랙티스, 툴, 방법을 포함합니다. 데이터 사이언스와 IT 운영의 격차를 해소하기 위해 데브옵스(DevOps) 원칙을 통합하고 있습니다. 주요 컴포넌트로는 ML 모델 및 데이터 버전 관리, 자동화된 테스트, CI/CD 파이프라인, 모델 모니터링, 확장 가능한 ML 배포를 위한 인프라 관리 등이 있습니다. MLOps는 데이터 과학자, 엔지니어, 운영팀 간의 협업을 촉진하고 거버넌스, 컴플라이언스, 보안 표준을 유지하면서 강력하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 ML 모델을 보장합니다. 헬스케어, 금융, E-Commerce 등 다양한 영역에서 혁신을 추진할 수 있도록 지원합니다. 효율적인 팀워크를 위한 ML 프로세스 표준화, 모니터링 가능성 향상을 통한 효율성 향상, 생산성 향상 및 AI의 신속한 구현에 대한 관심 증가는 전 세계에서 시장 수요를 촉진하는 가장 두드러진 요인입니다.
또한 클라우드 기반 인프라와 툴로의 빠른 전환으로 더 많은 사용자가 AI 개발 및 도입에 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, Statista에 따르면 클라우드 IT 인프라에 대한 지출은 2023년 약 940억 달러로 2026년 1, 337억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 337억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 퍼블릭 클라우드 인프라의 확대는 여전히 IT 지출 증가의 중요한 원동력이 되고 있습니다. Dell Technologies, HPE, Inspur, Lenovo, IBM, Huawei 등 주요 기업은 클라우드 기능을 활용하여 확장 가능하고 민첩하며 접근성이 뛰어난 솔루션을 제공하는 MLOps 플랫폼으로 시장을 주도하고 있습니다. 또한 금융 분야에서의 머신러닝 활용 증가와 기업의 ML/AI 기반 프로젝트에 대한 수요 급증은 향후 수년간 다양한 유리한 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. 그러나 다양한 파이프라인 관리의 어려움과 원시 데이터 조작의 위험은 2023-2030년의 예측 기간 중 시장 성장을 저해할 것으로 예상됩니다.
세계의 MLOps 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카입니다. 북미는 경제 선진국, 연구기관, 주요 AI 기업의 지원과 높은 인공지능(AI) R&D 역량으로 인해 2022년 시장을 독식할 것으로 예상했습니다. 고객 경험 향상과 비즈니스 운영 최적화를 위한 첨단 기술에 대한 투자 증가는 북미 전역에서 유리한 성장 전망을 창출할 것으로 보입니다. 또한 이 지역은 높은 수준의 AI R&D 역량을 보유하고 있으며, AI 관련 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한 북미는 AI 개발을 촉진하는 정책을 시행하고 있습니다. 예를 들어 2022년 12월 오픈소스 기업 알레그로 AI(Allegro AI)는 사용자 기반, 기업 매출, 협업에서 괄목할 만한 성장세를 기록했다고 발표하며 AI 혁신 추진에 대한 북미의 의지를 더욱 강조했습니다. 한편, 아시아태평양은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅 분야의 급격한 성장과 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc.), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google)과 같은 주요 기업의 거점 확장이 이 지역 시장 수요를 크게 견인하고 있습니다. 클라우드 기반 MLOps 솔루션은 조직이 클라우드 인프라의 확장성과 유연성을 통합함에 따라 이 지역에서 크게 채택될 것으로 예상됩니다. 또한 아시아태평양의 정부와 기업은 AI와 머신러닝에 많은 투자를 하고 있으며, 이로 인해 대규모 머신러닝 모델의 개발 및 배포를 촉진할 수 있는 MLOps 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
본 조사의 목적은 최근 다양한 부문과 국가 시장 규모를 정의하고, 향후 수년간 가치를 예측하는 것입니다. 조사 대상국에서 산업의 질적·양적 측면 양측을 포함시키도록 설계되고 있습니다.
또한 시장의 미래적 성장을 규정하는 촉진요인 및 과제 등의 중요한 측면에 관한 상세 정보도 제공하고 있습니다. 또한 주요 기업의 경쟁 구도 및 제품 제공의 상세 분석과 함께 이해관계자가 투자하기 위한 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다.
목차
제1장 주요 요약
제2장 세계의 MLOps 시장 정의와 범위
- 조사 목적
- 시장 정의와 범위
- 업계의 진화
- 조사 범위
- 조사 대상년
- 통화 환산율
제3장 세계의 MLOps 시장 역학
- MLOps 시장의 영향 분석(2020-2030년)
- 시장 촉진요인
- 클라우드 기반 인프라로의 급속한 이동
- 효과적인 팀워크를 위한 ML 프로세스 표준화에 대한 주목의 증가
- 시장이 해결해야 할 과제
- 다양한 파이프라인 관리가 곤란
- 미가공 데이터 조작의 리스크
- 시장 기회
- 금융 분야에서 기계학습 이용의 증가
- 기업에서 ML/AI 기반 프로젝트에 대한 수요의 급증
- 시장 촉진요인
제4장 세계의 MLOps 시장 산업 분석
- Porter's Five Forces 모델
- 공급 기업의 교섭력
- 구매자의 교섭력
- 신규 진출업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
- Porter's Five Forces 영향 분석
- PEST 분석
- 정치
- 경제
- 사회
- 기술
- 환경
- 법률
- 주요 투자 기회
- 주요 성공 전략
- COVID-19 영향 분석
- 파괴적 동향
- 업계 전문가의 시점
- 애널리스트의 결론·제안
제5장 세계의 MLOps 시장 : 컴포넌트별
- 시장 스냅숏
- 세계의 MLOps 시장 : 컴포넌트별, 실적 - 잠재력 분석
- 세계의 MLOps 시장 : 컴포넌트별, 추정·예측(2020-2030년)
- MLOps 시장 : 하위 부문 분석
- 플랫폼
- 서비스
제6장 세계의 MLOps 시장 : 도입별
- 시장 스냅숏
- 세계의 MLOps 시장 : 도입별, 실적 - 잠재력 분석
- 세계의 MLOps 시장 : 도입별, 추정·예측(2020-2030년)
- MLOps 시장 : 하위 부문 분석
- 클라우드
- 온프레미스
제7장 세계의 MLOps 시장 : 조직 규모별
- 시장 스냅숏
- 세계의 MLOps 시장 : 조직 규모별, 실적 - 잠재력 분석
- 세계의 MLOps 시장 : 조직 규모별, 추정·예측(2020-2030년)
- MLOps 시장 : 하위 부문 분석
- 중소기업
- 대기업
제8장 MLOps 시장 : 업계별
- 시장 스냅숏
- 세계의 MLOps 시장 : 업계별, 실적 - 잠재력 분석
- 세계의 MLOps 시장 : 업계별, 추정·예측(2020-2030년)
- MLOps 시장 : 하위 부문 분석
- BFSI
- 헬스케어·생명과학
- 소매·E-Commerce
- IT ·통신
- 에너지·유틸리티
- 정부·공공 부문
- 미디어·엔터테인먼트
- 기타
제9장 세계의 MLOps 시장 : 지역 분석
- 주요 국가
- 주요 신흥 국가
- 세계의 MLOps 시장 : 지역 시장 스냅숏
- 북미
- 미국
- 컴포넌트 추정·예측(2020-2030년)
- 도입 추정·예측(2020-2030년)
- 조직 규모 추정·예측(2020-2030년)
- 업계의 추정·예측(2020-2030년)
- 캐나다
- 미국
- 유럽
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 스페인
- 이탈리아
- 기타 유럽
- 아시아태평양
- 중국
- 인도
- 일본
- 호주
- 한국
- 기타 아시아태평양
- 라틴아메리카
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국
- 기타 중동 및 아프리카
제10장 경쟁 정보
- 주요 기업의 SWOT 분석
- 주요 시장 전략
- 기업 개요
- International Business Machines(IBM) Corporation
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- Amazon Web Services, Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- Neptune Labs, Inc.
- DataRobot, Inc.
- Dataiku.
- ALTERYX, Inc.
- GAVS Technologies N.A., Inc.
제11장 조사 프로세스
- 조사 프로세스
- 데이터 마이닝
- 분석
- 시장 추정
- 검증
- 출판
- 조사 속성
- 조사 전제조건
Global MLOps Market is valued at approximately USD 1.19 billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 39.7% during the forecast period 2023-2030. MLOps, or Machine Learning Operations, encompasses practices, tools, and methodologies aimed at streamlining the deployment, monitoring, and management of Machine Learning (ML) models in production environments. It integrates principles from DevOps to bridge the gap between data science and IT operations. Key components include version control for ML models and data, automated testing, CI/CD pipelines, model monitoring, and infrastructure management for scalable ML deployments. MLOps facilitates collaboration between data scientists, engineers, and operations teams, ensuring robust, reliable, and scalable ML models while upholding governance, compliance, and security standards. It plays a vital role in operationalizing ML, enabling organizations to derive value from their investments and drive innovation across various domains such as healthcare, finance, and e-commerce. The growing focus on the standardization of ML processes for effective teamwork, and improved efficiency due to increased monitorability, coupled with increased productivity and quicker AI implementation are the most prominent factors that are propelling the market demand across the globe.
In addition, the rapid shift towards cloud-based infrastructure and tools facilitates easier access to AI development and deployment for a wider range of users. According to Statista, the expenditure on cloud IT infrastructure accounts for nearly USD 94 billion in 2023, which is anticipated to surge to USD 133.7 billion by 2026. The expansion of public cloud infrastructure remains a significant catalyst for IT spending growth. Key players dominating the market landscape comprise Dell Technologies, HPE, Inspur, Lenovo, IBM, and Huawei. MLOps platforms leverage cloud capabilities to provide scalable, agile, and accessible solutions. Moreover, the rise in the use of machine learning in the financial sector, as well as the surge in demand for ML/AI-based projects among businesses presents various lucrative opportunities over the forecast years. However, the difficulty in managing various pipelines and the risk of raw data manipulation is hindering the market growth throughout the forecast period of 2023-2030.
The key regions considered for the Global MLOps Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America dominated the market in 2022 owing to the region's robust research and development competencies in Artificial Intelligence (AI), supported by well-established economies, research institutions, and leading AI firms. The growing investment in advanced technologies aimed at augmenting customer experiences and optimizing business operations is poised to create lucrative growth prospects across North America. Additionally, the region boasts sophisticated AI research and development capabilities, with substantial investments in AI-related technologies. Furthermore, North America has implemented policies conducive to fostering AI development. For instance, in December 2022, Allegro AI, an open-source company, announced significant growth milestones in user base, revenue, and collaborations, further underscoring the region's commitment to advancing AI innovation. Whereas, Asia Pacific is expected to grow at the highest CAGR over the forecast years. The rapid growth of the cloud computing sector, along with key players like Amazon Web Services, Inc., Microsoft, and Google expanding their footprint are significantly propelling the market demand across the region. Cloud-based MLOps solutions are projected to witness substantial adoption in the region, as organizations integrate the scalability and flexibility of cloud infrastructure. Moreover, governments and enterprises across the APAC region are making significant investments in AI and machine learning, thereby fueling the demand for MLOps solutions capable of facilitating the development and deployment of machine learning models at scale.
Major market players included in this report are:
- International Business Machines (IBM) Corporation
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- Amazon Web Services, Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- Neptune Labs, Inc.
- DataRobot, Inc.
- Dataiku.
- ALTERYX, Inc.
- GAVS Technologies N.A., Inc.
Recent Developments in the Market:
- In April 2023, Canonical Ltd., a renowned computer software company, unveiled the release of Charmed Kubeflow, its machine learning operations toolkit, on Amazon Web Services Inc.'s cloud marketplace. This launch caters to businesses seeking to initiate and advance their machine learning and artificial intelligence endeavors effectively.
- In May 2022, GAVS Technologies announced its collaboration with NTT Ltd., marking the integration of the ZIF AIOps platform into NTT Ltd.'s Infrastructure Managed Services (IMS).
- In January 2021, Alteryx partnered with Snowflake to meet the increasing demand in the market. This partnership merges Alteryx's data science and automation capabilities with Snowflake's platform to provide shared customers with automated data pipelining, accelerated data processing, and enhanced analytics capabilities at scale.
Global MLOps Market Report Scope:
- Historical Data - 2020 - 2021
- Base Year for Estimation - 2022
- Forecast period - 2023-2030
- Report Coverage - Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
- Segments Covered - Component, Deployment, Organization Size, Vertical, Region
- Regional Scope - North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa
- Customization Scope - Free report customization (equivalent up to 8 analyst's working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*
The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.
The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Component:
- Platform
- Service
By Deployment:
- Cloud
- On-premise
By Organization Size:
- SMEs
- Large Enterprises
By Vertical:
- BFSI
- Healthcare & Life Sciences
- Retail & E-Commerce
- IT & Telecom
- Energy & Utilities
- Government & Public Sector
- Media & Entertainment
- Others
By Region:
- North America
- U.S.
- Canada
- Europe
- UK
- Germany
- France
- Spain
- Italy
- ROE
- Asia Pacific
- China
- India
- Japan
- Australia
- South Korea
- RoAPAC
- Latin America
- Brazil
- Mexico
- Middle East & Africa
- Saudi Arabia
- South Africa
- Rest of Middle East & Africa
Table of Contents
Chapter 1.Executive Summary
- 1.1.Market Snapshot
- 1.2.Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.1.MLOps Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.2.MLOps Market, by Component, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.3.MLOps Market, by Deployment, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.4.MLOps Market, by Organization Size, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.5.MLOps Market, by Vertical, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.3.Key Trends
- 1.4.Estimation Methodology
- 1.5.Research Assumption
Chapter 2.Global MLOps Market Definition and Scope
- 2.1.Objective of the Study
- 2.2.Market Definition & Scope
- 2.2.1.Industry Evolution
- 2.2.2.Scope of the Study
- 2.3.Years Considered for the Study
- 2.4.Currency Conversion Rates
Chapter 3.Global MLOps Market Dynamics
- 3.1.MLOps Market Impact Analysis (2020-2030)
- 3.1.1.Market Drivers
- 3.1.1.1.Rapid shift towards cloud-based infrastructure
- 3.1.1.2.Rising focus on the standardization of ML processes for effective teamwork
- 3.1.2.Market Challenges
- 3.1.2.1.Difficulty in managing various pipelines
- 3.1.2.2.Risk of raw data manipulation
- 3.1.3.Market Opportunities
- 3.1.3.1.Rise in use of machine learning in financial sector
- 3.1.3.2.Surge in demand for ML/AI-based projects among businesses
- 3.1.1.Market Drivers
Chapter 4.Global MLOps Market Industry Analysis
- 4.1.Porter's 5 Force Model
- 4.1.1.Bargaining Power of Suppliers
- 4.1.2.Bargaining Power of Buyers
- 4.1.3.Threat of New Entrants
- 4.1.4.Threat of Substitutes
- 4.1.5.Competitive Rivalry
- 4.2.Porter's 5 Force Impact Analysis
- 4.3.PEST Analysis
- 4.3.1.Political
- 4.3.2.Economical
- 4.3.3.Social
- 4.3.4.Technological
- 4.3.5.Environmental
- 4.3.6.Legal
- 4.4.Top investment opportunity
- 4.5.Top winning strategies
- 4.6.COVID-19 Impact Analysis
- 4.7.Disruptive Trends
- 4.8.Industry Expert Perspective
- 4.9.Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5.Global MLOps Market, by Component
- 5.1.Market Snapshot
- 5.2.Global MLOps Market by Component, Performance - Potential Analysis
- 5.3.Global MLOps Market Estimates & Forecasts by Component 2020-2030 (USD Billion)
- 5.4.MLOps Market, Sub Segment Analysis
- 5.4.1.Platform
- 5.4.2.Service
Chapter 6.Global MLOps Market, by Deployment
- 6.1.Market Snapshot
- 6.2.Global MLOps Market by Deployment, Performance - Potential Analysis
- 6.3.Global MLOps Market Estimates & Forecasts by Deployment 2020-2030 (USD Billion)
- 6.4.MLOps Market, Sub Segment Analysis
- 6.4.1.Cloud
- 6.4.2.On-premise
Chapter 7.Global MLOps Market, by Organization Size
- 7.1.Market Snapshot
- 7.2.Global MLOps Market by Organization Size, Performance - Potential Analysis
- 7.3.Global MLOps Market Estimates & Forecasts by Organization Size 2020-2030 (USD Billion)
- 7.4.MLOps Market, Sub Segment Analysis
- 7.4.1.SMEs
- 7.4.2.Large Enterprises
Chapter 8.MLOps Market, by Vertical
- 8.1.Market Snapshot
- 8.2.Global MLOps Market by Vertical, Performance - Potential Analysis
- 8.3.Global MLOps Market Estimates & Forecasts by Vertical 2020-2030 (USD Billion)
- 8.4.MLOps Market, Sub Segment Analysis
- 8.4.1.BFSI
- 8.4.2.Healthcare & Life Sciences
- 8.4.3.Retail & E-Commerce
- 8.4.4.IT & Telecom
- 8.4.5.Energy & Utilities
- 8.4.6.Government & Public Sector
- 8.4.7.Media & Entertainment
- 8.4.8.Others
Chapter 9.Global MLOps Market, Regional Analysis
- 9.1.Top Leading Countries
- 9.2.Top Emerging Countries
- 9.3.MLOps Market, Regional Market Snapshot
- 9.4.North America MLOps Market
- 9.4.1.U.S. MLOps Market
- 9.4.1.1.Component breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
- 9.4.1.2.Deployment breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
- 9.4.1.3.Organization Size breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
- 9.4.1.4.Vertical breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
- 9.4.2.Canada MLOps Market
- 9.4.1.U.S. MLOps Market
- 9.5.Europe MLOps Market Snapshot
- 9.5.1.U.K. MLOps Market
- 9.5.2.Germany MLOps Market
- 9.5.3.France MLOps Market
- 9.5.4.Spain MLOps Market
- 9.5.5.Italy MLOps Market
- 9.5.6.Rest of Europe MLOps Market
- 9.6.Asia-Pacific MLOps Market Snapshot
- 9.6.1.China MLOps Market
- 9.6.2.India MLOps Market
- 9.6.3.Japan MLOps Market
- 9.6.4.Australia MLOps Market
- 9.6.5.South Korea MLOps Market
- 9.6.6.Rest of Asia Pacific MLOps Market
- 9.7.Latin America MLOps Market Snapshot
- 9.7.1.Brazil MLOps Market
- 9.7.2.Mexico MLOps Market
- 9.8.Middle East & Africa MLOps Market
- 9.8.1.Saudi Arabia MLOps Market
- 9.8.2.South Africa MLOps Market
- 9.8.3.Rest of Middle East & Africa MLOps Market
Chapter 10.Competitive Intelligence
- 10.1.Key Company SWOT Analysis
- 10.1.1.Company 1
- 10.1.2.Company 2
- 10.1.3.Company 3
- 10.2.Top Market Strategies
- 10.3.Company Profiles
- 10.3.1.International Business Machines (IBM) Corporation
- 10.3.1.1.Key Information
- 10.3.1.2.Overview
- 10.3.1.3.Financial (Subject to Data Availability)
- 10.3.1.4.Product Summary
- 10.3.1.5.Recent Developments
- 10.3.2.Microsoft Corporation
- 10.3.3.Google LLC
- 10.3.4.Amazon Web Services, Inc.
- 10.3.5.Hewlett Packard Enterprise Development LP
- 10.3.6.Neptune Labs, Inc.
- 10.3.7.DataRobot, Inc.
- 10.3.8.Dataiku.
- 10.3.9.ALTERYX, Inc.
- 10.3.10.GAVS Technologies N.A., Inc.
- 10.3.1.International Business Machines (IBM) Corporation
Chapter 11.Research Process
- 11.1.Research Process
- 11.1.1.Data Mining
- 11.1.2.Analysis
- 11.1.3.Market Estimation
- 11.1.4.Validation
- 11.1.5.Publishing
- 11.2.Research Attributes
- 11.3.Research Assumption
