ML Ops 市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测、细分、按部署（云、本地和混合）、按企业类型（中小型企业和大型企业）、按最终用户（IT 和电信、医疗保健、BFSI、制造、零售和其他）、按地区、按竞争，2019-2029F

市场概览

2023 年全球 ML Ops 市场价值为 12.3 亿美元，预计到 2029 年将达到 37.7 亿美元，预测期内的复合年增长率为 20.36%。MLOps（机器学习运营）市场涵盖一套实践、工具和技术，旨在简化和自动化生产环境中机器学习 (ML) 模型的部署、管理和监控。MLOps 旨在弥合数据科学与 IT 运营之间的差距，确保机器学习模型从开发到运营无缝过渡，并在整个生命周期内保持有效。这个市场包括用于版本控制、测试和监控 ML 模型的解决方案，以及管理数据管道、模型部署和性能跟踪。通过将 ML 工作流集成到更广泛的 DevOps 框架中，MLOps 促进了机器学习的持续集成和持续部署 (CI/CD)，提高了运营效率、可扩展性和可靠性。市场还涵盖治理和合规方面，确保 ML 模型遵守监管标准和道德准则。随着组织越来越多地利用机器学习来推动数据驱动的决策并获得竞争优势，对强大的 MLOps 解决方案的需求也在增长。这些解决方案有助于管理 ML 系统的复杂性，解决模型漂移、数据质量和可扩展性等挑战，并实现更快、更可靠的模型更新。MLOps 市场受到人工智能和 ML 技术的普及、大数据的兴起以及对业务运营自动化和效率的日益重视的推动。该市场的主要参与者包括提供 ML 模型管理平台和工具的技术提供商、提供可扩展基础设施的云服务提供商以及提供实施 MLOps 实践专业知识的咨询公司。随着企业继续采用和扩展机器学习计划，MLOps 市场预计将扩大，这得益于技术进步、对 AI 驱动洞察的需求不断增长，以及对高效、可扩展且合规的 ML 操作的需求。

关键市场驱动因素

人工智能和机器学习的采用日益增加

MLOps 市场在很大程度上受到各行各业对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 日益增长的采用的推动。随着组织越来越多地将 AI 和 ML 集成到其业务流程中，他们需要强大的框架来有效地管理这些模型的生命周期。从预测分析和客户洞察到自主系统和个性化推荐，AI 和 ML 应用程序的激增需要对模型进行有效的管理和操作。MLOps 提供了简化 ML 模型的部署、监控和维护所需的工具和方法，确保它们以最佳方式运行并提供准确的结果。对 AI 和 ML 的依赖日益增加，促使组织投资 MLOps 解决方案以解决与模型版本控制、可扩展性和协作相关的挑战。通过自动化和优化 ML 工作流程，MLOps 可帮助企业缩短上市时间、提高模型准确性并保持法规遵从性。因此，金融、医疗保健、零售和制造等行业对 AI 和 ML 技术的广泛使用是 MLOps 市场的主要驱动力。

对精简且可扩展的 ML 操作的需求

对精简且可扩展的 ML 操作的需求是 MLOps 市场的关键驱动力。随着组织部署更复杂的 ML 模型并扩展其 AI 计划，他们面临着与有效管理和维护这些模型相关的挑战。部署和管理 ML 模型的传统方法可能很麻烦、耗时且容易出错，尤其是在模型和数据源数量增加的情况下。 MLOps 通过提供系统方法来自动化和协调端到端 ML 生命周期（从数据准备和模型训练到部署和监控），解决了这些挑战。这种简化的方法使组织能够处理大量数据，在不同环境中部署模型，并确保结果的一致性和可重复性。MLOps 工具和实践提供的可扩展性使企业能够适应不断变化的需求、集成新技术并快速响应市场变化。随着组织寻求提高运营效率并有效利用其 ML 投资，对可扩展和简化的 ML 运营的需求推动了 MLOps 解决方案的采用。

越来越关注模型治理和合规性

越来越关注模型治理和合规性是 MLOps 市场的重要驱动力。当组织部署 AI 和 ML 模型时，他们必须应对复杂的监管要求、道德考量和行业标准。确保 ML 模型透明、公平且符合法规对于降低风险和维护利益相关者的信任至关重要。MLOps 解决方案提供全面的模型治理功能，包括跟踪模型性能、审核模型变化和确保遵守监管要求。通过实施强大的治理实践，组织可以展示责任感、解决偏见并管理其 AI 和 ML 应用程序的道德影响。此外，有效的模型治理通过提供对模型行为和性能的洞察来支持更好的决策。对法规遵从性、数据隐私和道德 AI 实践的日益重视促使组织投资于 MLOps 解决方案，这些解决方案提供了有效应对这些挑战所需的工具和框架。因此，对强大的模型管理和合规性的需求是推动 MLOps 市场发展的关键因素。

主要市场挑战

集成复杂性和碎片化

MLOps（机器学习运营）市场的主要挑战之一是工具和平台的集成复杂性和碎片化。MLOps 涉及机器学习生命周期中的各种工具和技术，包括数据准备、模型开发、部署和监控。这种多样化的生态系统通常会导致工作流碎片化，其中不同的工具用于流程的各个阶段，从而导致集成问题。组织必须应对连接不同系统的复杂性，这在技术上具有挑战性且耗费资源。确保这些工具之间的无缝互操作性对于维护高效且有效的 MLOps 管道至关重要。MLOps 工具缺乏标准化加剧了这一挑战，因为没有适合所有用例的通用方法或框架。因此，企业可能难以创建简化流程和提高生产力的统一工作流。集成挑战还会影响数据治理和模型管理，因为组织很难在不同系统之间保持一致性和准确性。这种复杂性可能会阻碍 MLOps 实践的可扩展性，并限制组织充分利用其机器学习投资的能力。为了解决这些问题，公司需要投资于强大的集成解决方案，建立明确的标准和协议，并考虑采用提供端到端功能的统一 MLOps 平台。

技能短缺和人才招聘

MLOps 市场面临着与技能短缺和人才招聘相关的重大挑战。MLOps 实践的实施和管理需要机器学习、数据工程、DevOps 和云计算方面的专业知识。然而，缺乏具备有效执行和监督 MLOps 流程所需技能的专业人员。这种人才缺口给希望建立和维护强大 MLOps 能力的组织带来了困难。MLOps 任务的复杂性（从模型开发和部署到监控和优化）要求高水平的技术熟练程度和经验。组织通常很难找到具备管理这些多方面职责所需技能的合格候选人。MLOps 专业人员就业市场的竞争性质进一步加剧了这一挑战，因为公司争夺有限的人才库，从而推高了工资并增加了招聘难度。为了克服这一挑战，组织必须投资培训和发展计划，以提高现有员工的技能并培养持续学习的文化。此外，利用与教育机构的合作伙伴关系并参与行业合作可以帮助弥补人才缺口。解决技能短缺和吸引顶尖人才对于组织成功实施和扩展其 MLOps 计划至关重要，确保他们能够充分利用其机器学习投资的潜力。

主要市场趋势

MLOps 与云平台的集成

MLOps 中自动机器学习 (AutoML) 的兴起

自动机器学习 (AutoML) 的兴起正在通过简化和加速机器学习模型开发过程来改变 MLOps 格局。AutoML 工具旨在自动化 ML 工作流的各个方面，包括数据预处理、特征选择、模型选择和超参数调整。这种自动化减少了大量手动干预的需要，使数据科学家和工程师能够专注于更高级别的任务，例如解释结果和改进模型策略。 AutoML 通过简化模型开发来提高生产力，使机器学习专业知识有限的个人更容易使用。因此，组织可以加速 AI 采用并更快地部署模型。此外，AutoML 与 MLOps 平台的集成促进了模型从开发到生产的无缝过渡，确保自动化流程与运营要求保持一致。这种趋势对于希望利用机器学习进行广泛应用而无需大量内部专业知识的组织尤其有价值。随着算法和用户友好界面的进步，AutoML 的不断发展，预计将进一步推动其采用并通过民主化机器学习功能访问和优化运营效率来影响 MLOps 市场。

强调模型治理和合规性

随着组织应对在受监管环境中部署机器学习模型的复杂性，对模型治理和合规性的重视越来越多地影响 MLOps 市场。随着 AI 和机器学习技术的日益普及，人们更加注重确保模型遵守监管标准、道德准则和行业最佳实践。模型治理涵盖各个方面，包括模型透明度、可解释性和可问责性，这些对于降低风险和确保模型在预定义的范围内运行至关重要。遵守 GDPR、CCPA 和其他数据保护法等法规需要强大的机制来跟踪和审计模型决策和数据使用情况。当组织在生产中部署机器学习模型时，他们必须实施严格的治理框架来管理模型生命周期、监控性能并解决潜在的偏见或道德问题。这一趋势推动了高级 MLOps 工具和平台的开发，这些工具和平台提供模型审计、版本控制和文档功能。此外，人工智能道德和公平倡议的兴起促使组织采取确保模型符合道德标准且不会延续偏见或歧视的做法。对模型治理和合规性的日益关注凸显了将这些考虑因素整合到 MLOps 管道中的重要性，确保负责任地部署机器学习技术并符合监管要求。

细分洞察

最终用户洞察

IT 和电信细分市场在 2023 年占据了最大的市场份额。IT 和电信行业的 MLOps 市场正在经历强劲增长，这由几个关键因素推动，这些因素凸显了其日益增长的重要性。随着该行业的组织越来越多地采用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术，对精简、高效的流程的需求也日益增加，以管理 ML 模型的整个生命周期。MLOps 将机器学习与 DevOps 实践相结合，通过自动化和优化大规模 ML 模型的部署、监控和管理来满足这一需求。一个主要驱动因素是 IT 和电信运营产生的数据量和复杂性不断增加，这需要高级分析和 AI 驱动的洞察来提高运营效率和增强客户体验。随着电信公司和 IT 服务提供商利用大型数据集进行预测性维护、网络优化和个性化服务，MLOps 提供了框架来确保这些 ML 模型得到有效开发、集成和持续改进。另一个重要驱动因素是技术进步的快速步伐，这需要敏捷和迭代的模型开发和部署流程。MLOps 通过为 ML 模型实现持续集成和持续交付 (CI/CD) 来促进这一点，确保无缝推出更新和改进，从而保持模型的准确性和相关性。对法规遵从性和数据治理的需求也推动了 MLOps 市场的发展。在 IT 和电信领域，围绕数据隐私和安全的严格法规需要强大的监控和控制机制，MLOps 可以通过自动跟踪、审计和验证流程提供这些机制。此外，对运营效率和降低成本的追求推动了 MLOps 的采用，因为它可以帮助组织简化其 ML 工作流程、减少人工干预并最大限度地减少错误。这种效率在 IT 和电信领域尤为重要，因为高正常运行时间和可靠的服务交付至关重要。MLOps 与云计算平台的日益融合也成为市场增长的催化剂。基于云的 MLOps 解决方案提供可扩展性、灵活性和成本效益，使组织能够利用按需资源和服务来支持其 ML 运营。随着越来越多的 IT 和电信公司迁移到云，对云原生 MLOps 解决方案的需求预计将上升。此外，该行业对创新和数字化转型的日益重视推动了先进 ML 和 AI 技术的采用。MLOps 通过提供必要的工具和框架来快速部署和迭代新模型，促进更快的创新周期并帮助组织在动态市场中保持竞争力，从而支持这一点。最后，IT 和电信行业越来越关注客户体验和个性化服务，这放大了对有效 MLOps 实践的需求。通过利用 ML 分析客户数据并提供量身定制的体验，公司可以提高满意度和忠诚度，而 MLOps 可确保这些模型得到有效管理和持续优化。总体而言，数据复杂性、技术进步、法规遵从性、运营效率、云集成、创新和客户体验等因素的融合共同推动了 MLOps 在 IT 和电信领域的日益普及和重要性。

区域见解

北美地区在 2023 年占据了最大的市场份额。北美的 MLOps 市场正在经历由几个关键因素推动的强劲增长。随着该地区的组织越来越多地将机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 整合到其运营中，对高效、可扩展和精简的 ML 生命周期管理的需求变得至关重要。MLOps 将 ML 和运营相结合，提供了一个用于自动化和优化 ML 模型的开发、部署和监控的框架，解决了与扩展 AI 解决方案相关的挑战。北美市场尤其活跃，因为它拥有强大的技术基础设施和大量处于 AI 创新前沿的技术型公司和初创公司。该地区受益于由先进数据中心、云计算能力和高速互联网组成的丰富生态系统，所有这些对于支持 MLOps 的复杂要求都至关重要。此外，北美企业敏锐地意识到人工智能提供的竞争优势，并正在大力投资 MLOps，以确保更快的上市时间、更高的模型准确性和更高的运营效率。金融、医疗保健、零售和制造等行业的企业产生的数据量不断增加，也推动了对 MLOps 解决方案的需求，因为组织寻求有效利用这些数据并通过人工智能获得可操作的见解。此外，北美与数据安全和隐私相关的监管和合规要求的增加，正在推动组织采用强大的 MLOps 实践，以确保模型治理和遵守法律标准。该地区领先的技术提供商和云平台的存在进一步推动了市场增长，因为这些公司提供全面的 MLOps 工具和平台，可满足不同行业的需求。此外，北美对人工智能和机器学习创新和研究的关注促进了先进 MLOps 解决方案的开发，从而促进了市场的扩张。机器学习模型的日益复杂以及持续监控和优化的需求也凸显了 MLOps 在管理模型性能和确保持续业务价值方面的重要性。随着组织努力在快速发展的市场中保持竞争优势，MLOps 正成为一项战略投资，使他们能够有效地管理和实施其机器学习计划。总体而言，北美 MLOps 市场将蓬勃发展，因为它拥有强大的技术基础、对人工智能的高投资以及对复杂的机器学习生命周期管理解决方案日益增长的需求。

最新发展

• 2023 年 4 月， ClearML 在其开源 MLOps 平台中引入了持续机器学习的新功能，以满足日益增长的全球需求。最新功能包括 Sneak Peek 应用程序，它使 ClearML 企业用户可以直接从其开发环境中部署应用程序，从而简化部署流程并提高运营效率。
• 2023 年 11 月，飞利浦利用基于 Amazon SageMaker 构建的 MLOps 平台，加快了 AI 驱动解决方案的实施。该公司在诊断、成像、个人健康、治疗和互联护理等各个领域利用人工智能来提高创新和运营效率。
• 2023 年 10 月，ZenML 筹集了 730 万美元的资金，以加强德国的机器学习运营。这项投资反映了对 ZenML 开源 MLOps 平台日益增长的支持和发展势头，该平台旨在简化构建、部署和管理机器学习模型的过程。
• 2023 年 11 月：DataRobot 与思科建立了新的合作伙伴关系，并推出了与 Evolutio 合作开发的针对思科全栈可观察性 (FSO) 平台的 MLOps 解决方案。该解决方案为生成式 AI 和预测式 AI 应用程序提供企业级可观察性，支持部署的优化和扩展，并提升交付给客户的整体业务价值。
• 2023 年 4 月：MLflow 发布了 MLflow 2.3，这是其开源机器学习平台的升级版，现在具有增强的功能和 LLMOps 支持。此更新引入了创新功能，可增强平台部署和管理大型语言模型 (LLM) 的能力，并将 LLM 无缝集成到现有的机器学习操作中。

主要市场参与者

• IBM Corporation
• Alphabet Inc.
• Microsoft Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Company
• Amazon Web Services， Inc.
• DataRobot, Inc.
• NeptuneLabs GmbH
• Alteryx
• Dataiku Inc,
• GAVS Technologies Private Limited,
• Cloudera, Inc.
• Databricks, Inc.