RRB PO SBI 서기 SBI PO MLOPS 솔루션 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (온 프레미스, 클라우드, 기타), 응용 프로그램 별 (BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문, 기타), 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

Mlops 솔루션 시장

Global Mlops (Machine Learning Operations) 솔루션 시장은 2024 년에 1,160 억 달러로 평가되었으며 2025 년까지 약 12 ​​억 2 천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 2033 년까지 시장은 168 억 달러에 이르렀으며, 2025 년에서 2033 년까지의 41.3%의 강력한 연간 성장률 (CAGR)을 증가시킬 것으로 예상됩니다. 다양한 산업 전반의 자동 및 공동 기계 학습 라이프 사이클 관리.

2024 년 미국은 MLOPS 솔루션 시장의 상당 부분을 차지했으며, 전 세계 시장 점유율의 34% 이상이 기술 기업과 금융 기관 간의 강력한 채택을 반영했습니다. 이 나라는 AI Innovation 및 Enterprise AI 배포의 핵심 허브입니다.조직은 MLOPS 플랫폼을 빠르게 채택하여 생산 환경에서 기계 학습 모델의 배포, 모니터링 및 거버넌스를 간소화하고 있습니다. 비즈니스가 데이터 중심 전략을 수용함에 따라 MLOPS는 데이터 과학과 IT 운영 간의 격차를 해소하여 모델 재현성, 성능 및 규정 준수를 보장합니다. 의료, 금융, 전자 상거래 및 통신과 같은 주요 부문은 MLOPS 도구를 적극적으로 통합하여 실시간 분석, 예측 모델링 및 AI 중심 서비스를 지원하고 있습니다. 더욱이 설명 가능한 윤리적 AI에 대한 수요 증가와 함께 하이브리드 및 다중 클라우드 인프라의 증가는 전 세계적으로 MLOPS 솔루션에 대한 수요를 더욱 가속화 할 것으로 예상됩니다. 오픈 소스 프레임 워크의 전략적 투자, 파트너십 및 발전도 시장의 강력한 추진력에 기여하고 있습니다.

주요 결과

• 시장 규모- 2025 년까지 12 억 2 천만 달러의 가치로 2033 년까지 16 억 6 천만 달러에 달할 것으로 예상되며 CAGR_ 41.3%로 증가
• 성장 동인- 80% Enterprise AI 채택; 60% 규제 중심의 추적 성
• 트렌드- 하이브리드/클라우드 MLOPS 솔루션으로의 70% 전환; Automl 파이프 라인의 50% 채택
• 주요 플레이어- IBM, Datarobot, SAS, Microsoft, Amazon
• 지역 통찰력- 북미 36%, 유럽 25%, 아시아 - 태평양 24%, MEA5% - 다양한 배포 선호도
• 도전- 55% 기술 부족; 45% 도구 체인 통합 복잡성
• 산업 영향-65% 더 빠른 배포 시간; 모델 고장의 50% 감소
• 최근 개발- 플랫폼의 60%가 최신 릴리스에서 드리프트 감지 및 모니터링을 추가했습니다.

Global Mlops Solution Market은 2024 년에 16 억 달러 이상으로 급증하여 Enterprise AI 이니셔티브의 채택이 증가하고 있습니다. MLOPS 솔루션 플랫폼은 모델 배포, 모니터링, 거버넌스 및 오케스트레이션을 통합 워크 플로로 결합하여 ML 주도 디지털 변환을 가속화하는 데 필수적인 것입니다. 최신 MLOPS 솔루션 스택은 데이터 수집에서 자동 재교육에 이르기까지 클라우드 확장 성 및 온-프레미스 보안에 이르기까지 엔드 투 엔드 파이프 라인을 강조합니다. 주요 업종에는 BFSI, 의료 및 소매가 포함되며 하이브리드 배포는 견인력을 얻고 있습니다. MLOPS 솔루션 시장이 성숙함에 따라 플랫폼 상호 운용성, 규제 준수 및 임베디드 AI 설명 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 오픈 소스 MLOPS 프레임 워크에 대한 투자 증가는 통합, 거버넌스가 많은 AI 라이프 사이클으로의 전환을 강조합니다.

Mlops 솔루션 시장 동향

오늘날의 MLOPS 솔루션 시장은 클라우드 또는 하이브리드 환경에 MLOPS 솔루션을 배포하기 위해 MLOPS 솔루션을 배포하기 위해 ML 워크로드를 더 잘 관리하기 위해 Cloud-Native 플랫폼으로 광범위한 마이그레이션을 제공하며 ML 워크로드를 더 잘 관리합니다. 또한 MLOPS 솔루션에 대한 수요는 부문간에 광범위한 채택으로 인해 주도되고 있습니다. BFSI 리드는 은행의 거의 80%가 사기 탐지 및 고객 분석을위한 MLOPS 솔루션 파이프 라인을 활용합니다. 의료 및 제조는 MLOPS 솔루션을 사용하여 예측 유지 보수 및 진단 시스템을 확장합니다.

주요 추세는 플랫폼 및 서비스 구성 요소를 통합 MLOPS 솔루션 제품으로 통합하는 것입니다. 플랫폼에는 이제 기본 데이터 버전화, 배포 도구 및 모델 모니터링이 포함되어 별도의 타사 서비스가 필요합니다. 이 통합 MLOPS 솔루션 접근 방식은 개발자 생산성을 높이고 조직은 50% 빠른 모델 배포 시간을보고합니다.

kubeflow 및 mlflow와 같은 오픈 소스 MLOPS 프레임 워크는 Central을 중심으로합니다. 한편, 독점적 인 MLOPS 솔루션은 규정 준수 기능을 점점 강조하고 있습니다. Enterprise MLOPS 솔루션 프로젝트의 약 60%에 감사 트레일 및 설명이 포함됩니다. 클라우드 AI 플랫폼, CI/CD 파이프 라인 및 데이터 레이크로 사전 구축 된 커넥터가 상승하면 엔터프라이즈 스택 전체에 MLOPS 솔루션을 임베드하는 광범위한 전략을 가리 킵니다. 마지막으로, 원격 및 분산 ML 팀은 통합 MLOPS 솔루션 환경을 채택하여 공동 작업을 향상 시켰으며, 배포의 65%에서 분산 된 협업을 인용했습니다.

Mlops 솔루션 시장 역학

MLOPS 솔루션 시장은 자동화 된 ML 파이프 라인, 클라우드 확장 성 및 규정 준수 감독에 대한 수요에 의해 형성됩니다. 고용성 MLOPS 솔루션 스택 (지원 모델 재교육, 드리프트 감지 및 실시간 모니터링)을 제공 할 수있는 공급 업체는 시장 점유율을 얻고 있습니다. 기업이 임시 실험에서 생산 AI로 전환함에 따라 거버넌스 및 재현성의 필요성은 기본 감사 및 계보 추적으로 MLOPS 솔루션 오퍼링의 성장을 이끌어 냈습니다. 서비스 제공 업체 및 컨설팅은 AI 전략 서비스를 통한 MLOPS 솔루션 배치로 전문 서비스 침투를 증가시킵니다. 기술 측면에서 MLOPS 솔루션 플랫폼은 점점 더 하이브리드 아키텍처를 지원하여 조직이 클라우드에 메타 데이터를 저장하면서 안전한 온 프레미스 환경에서 추론을 실행할 수있게합니다. 생태계 파트너십 (예 : 클라우드 제공 업체 및DevOps 도구) MLOPS 솔루션 값 제안을 추가로 증폭시킵니다. 경쟁적인 차별화는 이제 데이터 세트 관리, 다중 모델 배포 지원 및 CI/CD 파이프 라인과의 엄격한 통합에 달려 있습니다.

기회

에지 배치.

엔터프라이즈가 ML을 Edge 장치로 밀고함에 따라 Edge Side 모델 업데이트 및 모니터링을 관리하는 가벼운 MLOPS 솔루션 스택에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이제 산업 IoT 조종사의 30%에 이러한 기능이 포함되어 있습니다. 산업 수직 솔루션. 틈새 수직 (예 : Pharma, Automotive)은 준수, 도메인 별 파이프 라인 및 사전 구축 된 구성 요소를 제공하는 특수 MLOPS 솔루션 플랫폼을 채택하고 있습니다. Pharma 공급 업체는 수직 MLOPS 솔루션으로 25% 빠른 사용 시간을보고합니다. 연합 학습 지원. 프라이버시 규정 및 데이터 주권 요구 사항은 연합 학습에 대한 관심을 끌고 있습니다. FL 워크 플로를 통합 한 MLOPS 솔루션 프레임 워크는 글로벌 금융 기관의 20%가 시범 운영되고 있습니다.

드라이버

엔터프라이즈 AI 가속도.

AI/ML 이니셔티브의 채택은 이사회 우선 순위가되었습니다. Fortune 500 기업의 80%가 현재 ML을 추구하며 65%는 MLOPS 솔루션 프레임 워크를 배치 성공에 중요한 것으로 인용합니다. GDPR 및 다가오는 AI Act와 같은 지역의 데이터 개인 정보 보호 규정 및 AI 설명 의무는 기업이 내장 감사 트레일이있는 MLOPS 솔루션 플랫폼을 채택하도록 추진하고 있습니다. 규제 산업의 60%는 이제 추적 성이 필요합니다. 클라우드 우선 아키텍처. MLOPS 솔루션 사용자의 70% 이상이 확장 성을 위해 클라우드 또는 하이브리드 배포를 선택합니다. Cloud-Native MLOPS 솔루션은 분산 교육 및 자동화 스케일링을 지원하며 속도 및 탄력성에 대한 엔터프라이즈 요구 사항을 충족합니다.

제지

"기술 부족."

MLOPS 솔루션을 구현하려면 숙련 된 ML 엔지니어 및 DevOps 인재가 필요합니다. 최근 설문 조사에 따르면 조직의 55%가 사내 전문 지식이 채택의 장벽으로 불충분 한 것으로 나타났습니다. 통합 복잡성. MLOPS 솔루션 파이프 라인을 기존 DevOps 및 데이터 생태계에 통합하려면 단편화 된 툴체인 및 레거시 시스템을 다루는 것이 포함됩니다. AI 팀의 약 45%가 사용 첫해에 통합 마찰을 인용합니다.

구속 : 공급 업체 잠금 문제. 하이브리드 또는 멀티 클라우드 전략이있는 조직은 종종 독점 API 및 데이터 잠금에 대한 우려로 인해 MLOPS 솔루션 채택을 지연시킵니다. 40%는 공급 업체 의존성을 인용하여 조달을 연기했습니다.

도전

"모델 드리프트 및 수명주기 복잡성."

생산에서 ML을 유지하려면 지속적인 재교육 및 모니터링이 필요합니다. 모델의 약 70%가 적절한 Mlops 솔루션없이 몇 달 안에 저하되어 운영 부담이 증가합니다. 비용 관리. MLOPS 솔루션 플랫폼, 특히 GPU 또는 클라우드에서 대규모 ML 실험을 실행하는 것은 리소스 집약적입니다. 사용자의 거의 50%가 예상치 못한 컴퓨팅 비용을 도전으로 인용했습니다.

세분화 분석

MLOPS 솔루션 시장은 배포 유형 및 응용 프로그램 도메인에 의해 분류됩니다. 배포 유형에는 온-프레미스, 클라우드 및 기타 (예 : 하이브리드, 에지 네이티브), 각각의 제어, 확장 성 및 통합에 대한 다양한 요구가 포함됩니다. 응용 프로그램 측면에서 MLOPS 솔루션은 BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타와 같은 수직을 제공합니다. 클라우드 기반 MLOPS 솔루션은 인터넷 중심 산업에서 지배적 인 반면, 온 프레미스 배치는 정부 및 금융과 같은 규제 부문에서 널리 퍼져 있습니다. 하이브리드 배포가 증가하고 있으며 엔터프라이즈는 준수 및 성능을 위해 환경에 워크로드를 배포하는 MLOPS 솔루션 파이프 라인을 채택하면서 증가하고 있습니다. 에지 중심 아키텍처 및 하이브리드 프레임 워크는 산업 전반에 걸쳐 유연한 MLOPS 솔루션의 필요성을 강조합니다.

유형별

• 온 프레미스 :온 프레미스 MLOPS 솔루션은 BFSI, 정부 및 건강 관리를 포함하여 규정 준수 요구가 높은 산업을 계속 지원하고 있습니다. 2024 년 MLOPS 솔루션 플랫폼을 사용하는 기업의 56%가 데이터 제어 및 보안을 주요 동기로 인용했습니다. 온 프레미스 MLOPS 솔루션을 사용하면 내부적으로 거버넌스, 모니터링 및 재교육을 구현하면서 방화벽 내에서 민감한 데이터 및 파이프 라인을 호스팅하는 수직을 활성화합니다. 이 배포 경로는 또한 내부 DevOps 시스템 및 기존 인프라와의 통합을 촉진하여 운영 마찰을 줄입니다. 금융 기관은 온-프레미스 MLOPS 솔루션이 제 3 자 데이터 전송 위험을 75%감소시켜 포트폴리오 및 모델을 확보했다고보고했습니다. 복잡성과 사전 투자는 더 높지만 통제 및 규정 준수 이점은 온-프레미스 MLOPS 솔루션의 지속적인 채택을 정당화합니다.
• 구름:클라우드 기반 MLOPS 솔루션은 가장 빠르게 성장하는 배포 유형을 나타냅니다. MLOPS 워크로드의 70%가 클라우드 플랫폼에서 호스팅됩니다. Cloud Mlops 솔루션 프레임 워크를 사용하면 자동 스케일링, 글로벌 협업 및 데이터 호수 및 CI/CD 파이프 라인과의 원활한 통합이 가능합니다. Telecom, Retail 및 Internet-Native Company는 Cloud Mlops 솔루션을 활용하여 대형 모델을 신속하게 훈련시키고 지리적으로 배치합니다. 한 엔터프라이즈 설문 조사에 따르면 Cloud Mlops 솔루션은 모델 배포 시간이 60%감소했습니다. 클라우드는 또한 GPUS/TPU의 오케스트레이션을 완화하고 규모의 실험을 가능하게합니다. 관리되는 ML 서비스와의 통합은 채택을 유도합니다. 비용 관리 문제에도 불구하고 클라우드는 MLOPS 솔루션을 사용한 빠른 ML 실험을위한 선호되는 환경으로 남아 있습니다.
• 기타 (하이브리드/엣지) :"기타"에는 하이브리드 및 엣지 네이티브 MLOPS 솔루션이 포함됩니다. 하이브리드 MLOPS 아키텍처 (클라우드에 오케스트레이션 서버를 배치하고 구내에서 추론을 배치 함)는 규제 회사의 약 35%에서 채택을 보았습니다. Edge 중심의 MLOPS 솔루션은 산업 IoT 및 자동차에서 떠오르고 있습니다. Edge 장치의 30%에는 모델 업데이트 및 모니터링을위한 가벼운 클라이언트가 포함되어 있습니다. 이 MLOPS 솔루션 변형에는 효율적인 포장, 안전한 연결성 및 가끔 중앙 MLOPS 플랫폼과의 동기화가 필요합니다. 신생 기업 및 통합자는 연결이 끊긴 환경을 수용하는 솔루션을 구축합니다. 공공 부문 R & D Labs는 드론 및 센서 배포를위한 Edge MLOPS 솔루션 프레임 워크를 사용하여 탄력성, 분산 ML 운영에 대한 필요성을 보여줍니다.

응용 프로그램에 의해

• BFSI :은행과 보험사는 사기 탐지, 신용 점수 및 규정 준수를 위해 MLOPS 솔루션을 사용합니다. 대형 은행의 약 80%가 MLOPS 솔루션을 통해 생산 ML 파이프 라인을 보유하고 실시간 분석을 지원합니다.
• 건강 관리 :진단 및 약물 발견 분야의 MLOPS 솔루션은 재현성 및 감사 기능의 혜택을받습니다. 의료 서비스 제공 업체의 약 65%가 이제 병원 전체의 표준화 된 모델 배포에 MLOPS 솔루션을 사용합니다.
• 소매: 소매 업체는 수요 예측 및 개인화를 위해 MLOPS 솔루션을 배치합니다. 약 55%가 추천 시스템을 위해 더 빠른 시장에 출시 할 시간을보고합니다.
• 조작:예측 유지 보수 및 결함 탐지는 MLOPS 솔루션 파이프 라인에 의존합니다.
• 공공 부문 :정부는 시민 분석, 자원 계획 및 방어에 MLOPS 솔루션을 사용합니다. Smart City 프로젝트의 약 40%가 MLOPS 솔루션을 통합하면서 채택이 가속화되고 있습니다.
• 기타: Telecom, Energy 및 Transportation과 같은 부문은 MLOPS 솔루션 사용자를 떠올리며 약 45%가 네트워크 최적화 및 자산 관리를 위해 ML을 배포했습니다.

Mlops 솔루션 지역 전망

2024 년 북아메리카는 글로벌 MLOPS 솔루션 시장을 이끌고 있지만 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카는 빠르게 확장되고 있습니다. 북아메리카는 36% 이상의 시장 점유율로 지배적이며 강력한 엔터프라이즈 채택 및 클라우드 인프라에 의해 주도됩니다. 유럽은 약 25%로, 금융 및 자동차 부문의 GDPR 중심 규정 준수 및 혁신으로 인해 연료가 쏟아집니다. 아시아 태평양은 중국, 인도, 일본 및 한국의 디지털 혁신 노력 덕분에 약 23.6%를 보유하고 있습니다. 중동 및 아프리카는 약 3.5%의 점유율이지만 공공 부문 및 통신 클라우드 투자와 빠르게 성장하고 있습니다. 온-프레미스에서 하이브리드에 이르기까지 각 지역의 배포 환경 설정이 혼합되어 있습니다.

북아메리카

북아메리카는 MLOPS 솔루션 시장에서 가장 많은 점유율을 36%이상 명령합니다. 미국과 캐나다는 MLOPS 솔루션 플랫폼에 대한 엔터프라이즈 투자를 주도하여 내장 모델 모니터링, 버전 및 CI/CD 파이프 라인과 같은 확장 가능한 솔루션을 통합합니다. BFSI 및 Telecom과 같은 부문의 배포의 40% 이상이 북미에 기반을두고 있습니다. IBM, Microsoft, Google, Amazon, Datarobot 및 Databricks의 주요 기술 업체는 전용 MLOPS 솔루션 제공 및 전문 서비스로 강력한 발자국을 확립했습니다. Cloud Mlops 솔루션 채택은 여기에서 70%를 초과하며, 공공 및 프라이빗 클라우드 생태계의 고급 성숙과 안전하고 준수하는 인프라에 대한 높은 수요에 의해 주도됩니다.

유럽

유럽은 글로벌 MLOPS 솔루션 시장 점유율의 약 25%를 유지합니다. 독일, 영국, 프랑스 및 북유럽은 특히 BFSI, 의료 및 자동차 부문에 MLOPS 솔루션을 배치하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다. 기업이 데이터 레지던트를 통제하는 것을 목표로하기 때문에 온 프레미스 또는 하이브리드 MLOPS 솔루션은 유럽 배치의 약 56%를 차지합니다. 금융 기관은 사기 탐지 및 위험 분석을 위해 MLOPS 솔루션 파이프 라인을 활용합니다. 스마트 제조 및 산업 4.0 구현은 모델 모니터링 및 수명주기 관리의 레이더와 같은 정밀도와 함께 기여합니다. 정부 및 공공 부문 AI 전략은 중앙 집중식 MLOPS 투자를 증가시키고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 2024 년 MLOPS 솔루션 시장의 약 23.6% 점유율을 주장하고 있으며, 주요 경제 (China, Japan, India 및 한국)는 디지털 혁신 이니셔티브의 일환으로 MLOPS 솔루션 배치에 많은 투자를하고 있습니다. 인도의 엔터프라이즈 부문은 핀 테크 및 전자 상거래를위한 MLOPS 솔루션 도구를 활용하고 있으며 중국의 제조 및 통신 부문은 산업 규모의 실험을 추진하고 있습니다. Cloud Mlops 솔루션 플랫폼은 널리 사용됩니다. 아시아 태평양 기업의 약 70%가 대규모 ML 워크로드를 지원하기 위해 관리 서비스를 선호합니다. MLOPS 솔루션 스택 내에서 Automl 및 Federated Learning의 R & D가 떠오르고 있습니다. 정부 지원 AI 프로그램은 스마트 시티 및 의료 인프라의 파일럿 프로그램과 함께 채택을 가속화했습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 2024 년 글로벌 MLOPS 솔루션 시장의 약 3.5%를 보유하고 있지만 빠른 성장을 보이고 있습니다. UAE, 사우디 아라비아 및 남아프리카와 같은 주요 국가는 스마트 시티, 방어 및 클라우드 디지털화 프로그램에 투자하고 있습니다. 공공 부문 MLOPS 솔루션 이니셔티브는 시민 서비스 분석 및 사이버 보안을 대상으로하고 있습니다. 에너지 및 통신에서 Edge-Aware MLOPS 파이프 라인이 시험되고 있습니다. 하이브리드 배치가 표준이며, 정부는 온-프레미스 인프라를 통해 데이터 주권을 우선시합니다. 전반적인 시장 점유율은 여전히 ​​겸손하지만, 글로벌 공급 업체와의 현지 협력은 운동량과 지식 전달에 연료를 공급하고 있습니다.

주요 MLOPS 솔루션 시장 회사 목록

투자 분석 및 기회

MLOPS 솔루션 공간은 특히 클라우드 네이티브 및 하이브리드 파이프 라인에서 기업 요구를 해결하는 강력한 투자를 유치하고 있습니다. Fortune 500 회사의 80% 이상이 확장 가능한 ML 워크 플로를 배포하면서 플랫폼 통합, 설명 및 자동화에 투자가 가속화되고 있습니다. Edge-Aware MLOPS 프레임 워크, 연합 학습 오케스트레이션 및 저 코드 파이프 라인을 전문으로하는 신생 기업은 시드와 시리즈 A 펀딩으로 뒷받침되는 트랙션을 얻고 있습니다. 전략적 벤처 투자는 자동 스케일링, 드리프트 감지 및 보안 별 기능으로 멀티 클라우드 MLOPS 솔루션 플랫폼의 개발 가속화에 중점을두고 있습니다. MLOPS 솔루션 도구에 대한 업스트림 지출을 주도하는 유럽 및 아시아 태평양 목표 AI 배포 AI 배포. 한편, 금융 기관은 규제 요구를 충족시키기 위해 추적 가능한 ML 실행에 대한 투자를 우선시하고, Telcos는 대기 시간에 민감한 사용 사례를 위해 네트워크 에지에서 MLOPS 솔루션을 운영하기 위해 이동하고 있습니다. 오픈 소스, 연합 아키텍처 및 크로스 플랫폼 커넥터를 통해 생태계 상호 운용성에 대한 강력한 투자는 새로운 성장 길을 열고 있습니다. 전반적으로 MLOPS 솔루션 투자는 부문 전체의 생산 등급 ML의 전략적 지원으로 경향이 있으며, 파일럿 프로그램을 넘어 본격적인 통합으로 밀어 넣습니다.

신제품 개발

MLOPS 솔루션의 최근 제품 혁신은 자동화, 확장 성 및 거버넌스를 중심으로합니다. 2023 년에 IBM은 향상된 드리프트 감지 및 멀티 클라우드 지원으로 업데이트 된 Watsonx MLOPS 솔루션 플랫폼의 업데이트 버전을 출시했습니다. Microsoft는 Automl 파이프 라인 및 Github CI/CD 통합을 포함하여 Azure Machine Learning의 MLOPS 솔루션 툴킷을 확장했습니다. Google Cloud는 모델 계통 추적을 단순화하는 MLOPS 솔루션 마이크로 서비스를 포함하여 Vertex AI 용 Modular MLOPS 솔루션 구성 요소를 도입했습니다. Amazon Sagemaker는 실시간 모델 모니터링, 멀티 모델 엔드 포인트 및 Edge 장치에 배포를위한 새로운 기능을 추가했습니다. Datarobot과 같은 엔터프라이즈 플랫폼은 BFSI 및 Healthcare의 파이프 라인 배치를 민주화하기위한 제로 코드 MLOPS 솔루션 빌더를 출시했습니다. Open-Source MLOPS Solution Tools도 고급 : ClearML은 연속 ML 파이프 라인 오케스트레이션 기능을 출시 한 반면 Comet은 클라우드 공수 모델 레지스트리 향상을 도입했습니다. 하이브리드 MLOPS 솔루션 아키텍처는 생산 준비 배포 증가와 더 풍부한 엔터프라이즈 거버넌스 도구 세트에 의해 지원되는 온 프렘/클라우드의 통합 인터페이스를 특징으로하며 떠오르고 있습니다.

최근 개발

• IBM은 드리프트 감지 및 GITOPS 통합으로 MLOPS 솔루션 제품군을 확장했습니다.
• Microsoft는 간소화 된 모델 제작을 위해 Azure Mlops 솔루션 내에 Automl 파이프 라인 오케스트레이션을 추가했습니다.
• Google의 Vertex AI는 계보 추적을 개선하기 위해 MLOPS 솔루션에 모듈 식 모니터링 서비스를 도입했습니다.
• Amazon Sagemaker는 실시간 모델 모니터링 및 에지 배포 기능을 추가했습니다.
• Datarobot은 거버넌스가 구워진 저 코드 ML 엔지니어를위한 임베디드 MLOPS 솔루션 빌더를 공개했습니다.

MLOPS 솔루션 시장의 보고서

이 보고서는 플랫폼 유형, 배포 모델, 응용 프로그램 산업, 경쟁 환경, 기술 동향 및 전략적 개발에 중점을 둔 글로벌 MLOPS 솔루션 시장에 대한 심층 분석을 제공합니다. BFSI, 의료, 소매, 제조, 공공 부문 및 기타의 애플리케이션 별 분석과 함께 온 프레미스, 클라우드 및 하이브리드 MLOPS 솔루션 배포를 포함하는 세그먼트별로 시장 시장을 평가합니다. 지속적인 통합, 모니터링 및 재교육 워크 플로를 통해 MLOPS 솔루션이 실시간 환경에서 어떻게 운영되고 있는지 자세히 설명합니다.

이 보고서는 Enterprise AI 채택, 자동화 수요 및 규정 준수 요구 사항과 같은 주요 시장 동인을 강조합니다. 클라우드 네이티브 MLOPS 솔루션, 하이브리드 모델, 오픈 소스 도구 및 AI 거버넌스의 진화하는 역학을 간략하게 설명합니다. 또한 인재 부족, 도구 체인 통합 복잡성 및 Edge Deployments의 확장 성 제한을 포함한 중요한 과제를 탐색합니다.

주요 공급 업체 (IBM, Datarobot, Microsoft, Google, Amazon, SAS, Dataiku 등)의 회사 프로필은 전략적 파트너십, 제품 혁신, 플랫폼 기능 및 시장 존재와 관련하여 분석됩니다. 이 보고서에는 투자 동향, 제품 출시 및 Automl 통합, 멀티 모델 오케스트레이션 및 연합 학습 지원과 같은 새로운 혁신에 대한 통찰력이 포함됩니다.

또한이 보고서는 북아메리카, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카 전반의 지역 성과 분석을 특징으로하며, 상세한 시장 점유율, 사용 사례 및 지역별 규제 영향이 있습니다. 또한 MLOPS 솔루션 생태계의 의사 결정자, 투자자 및 기술 채택자를위한 이해 관계자 분석, 기술 채택 곡선 및 전략적 로드맵을 통합합니다.