全球 MLOps 市场规模按垂直行业（BFSI、媒体和娱乐）、组件（平台、软件）、部署模式（本地、云）、组织规模（大型企业、中小企业）、地理范围和预测划分

MLOps 市场规模和预测

MLOps 市场规模在 2023 年价值 19.025 亿美元，预计到 2030 年将达到 239.4595 亿美元。预计从 2024 年到 2030 年，市场将以 37.22%的复合年增长率增长。

通过提高可监控性和提高生产力来提高效率以及加快人工智能实施是推动市场增长的因素。全球 MLOps 市场报告提供了全面的市场评估。报告对关键细分市场、趋势、驱动因素、限制因素、竞争格局以及在市场中发挥重要作用的因素进行了全面的分析。

全球 MLOps 市场介绍

近年来，机器学习 (ML) 领域发展迅速，开启了各个行业可能性和应用的新时代。然而，随着 ML 模型的激增，对有效部署和管理的需求也变得越来越明显。这就是 MLOps（机器学习操作）作为一门重要学科出现的地方，它提供了一种系统的方法来简化机器学习模型的端到端生命周期。

MLOps 可以定义为一组实践和工具，旨在增强和自动化与在生产环境中部署、管理和监控机器学习模型相关的流程。它充当传统上独立的数据科学和 IT 运营领域之间的桥梁，确保从模型开发到部署和维护的无缝过渡。

MLOps 在整个机器学习生命周期中都有应用，涵盖从模型开发到部署和持续管理的各个阶段。MLOps 促进了数据科学家、软件开发人员和运营团队之间的协作。通过促进有效的沟通，它确保模型开发的目标与部署和运营的要求保持一致。与传统软件开发一样，MLOps 中的版本控制至关重要。它允许团队跟踪代码和数据的变化，从而实现可重复性、可审计性以及在需要时回滚更改的能力。 MLOps 结合 CI/CD 原则来自动化 ML 模型的测试、构建和部署。这可以实现更快、更可靠的模型部署，使组织能够迅速响应不断变化的业务需求。MLOps 利用基础设施即代码来定义和管理部署和提供 ML 模型所需的基础设施。这种做法增强了模型部署的一致性、可重复性和可扩展性。

MLOps 包括用于实时监控模型性能、检测概念漂移和管理模型版本的工具和实践。这可确保模型在动态环境中继续提供准确可靠的预测。MLOps 通过提供高效的资源管理解决方案来解决扩展 ML 系统的挑战。这包括优化计算能力、存储和其他基础设施组件以处理不同的工作负载。随着人们对数据安全和隐私的担忧日益增加，MLOps 强调将安全措施集成到 ML 工作流程中。它确保数据和模型都符合监管标准，保护敏感信息。MLOps 鼓励建立反馈循环，以根据实际性能和用户反馈不断改进模型。这个迭代过程会随着时间的推移增强 ML 模型的适应性和有效性。

全球 MLOps 市场概览

在机器学习 (ML) 的动态格局中，数据科学家、工程师和运营专业人员团队协作将模型从开发带入生产，ML 流程的标准化起着关键作用。这种标准化趋势不仅增强了团队合作，而且还成为 MLOps 领域的市场驱动力。

标准化确保了 ML 工作流程的一致方法，从而降低了出错风险并提高了可重复性。这在多个团队成员参与 ML 生命周期的不同阶段的情况下尤其重要。例如，数据科学和 IT 运营团队之间一致的版本控制实践可以防止模型部署期间出现问题。可重复性是科学研究的一个基本方面，在 ML 中也是如此。标准化流程（包括数据预处理、模型训练和评估）使团队能够可靠地重现结果。这对于验证模型性能、开展实验和促进团队成员之间的协作至关重要。

虽然 MLOps 领域作为成功部署机器学习 (ML) 模型的重要组成部分越来越受到关注，但市场面临着一个重大制约因素——人员缺乏专业知识。这一挑战围绕着缺乏熟练的专业人员，他们拥有有效应对 MLOps 复杂性所需的跨学科知识。

MLOps 涉及一系列不同的活动，包括数据准备、模型训练、部署、监控和持续改进。人员缺乏专业知识可能会导致在协调这些复杂的工作流程时面临挑战。例如，确保数据科学和 IT 运营之间的无缝集成需要两个领域的专业知识，而知识差距可能会导致效率低下。模型治理，包括道德考虑、合规性和负责任的 AI 实践，是 MLOps 的一个重要方面。专业知识的短缺可能会导致治理框架不充分，从而带来模型偏见或不符合监管要求等问题的风险。组织需要精通数据科学和治理原则的人员来有效应对这些挑战。

随着机器学习 (ML) 应用程序的广泛使用，银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业正在经历重大转型。这一演变为 MLOps 提供了巨大的市场机会 - MLOps 是简化 ML 模型部署、监控和管理的实践和工具。

ML 算法在增强 BFSI 行业的欺诈检测和预防方面发挥着关键作用。通过分析交易模式、用户行为和历史数据，ML 模型可以识别出表明存在欺诈活动的异常情况。MLOps 在大规模部署和管理这些模型方面至关重要，可确保实时监控和响应新出现的威胁。机器学习正在重塑 BFSI 行业的信用评分和风险管理流程。ML 模型可以分析各种数据源，以更准确地评估个人和企业的信用度。 MLOps 有助于将这些模型无缝集成到现有工作流程中，使金融机构能够高效可靠地做出数据驱动的决策。

ML 驱动的聊天机器人和虚拟助手正在成为 BFSI 领域客户服务不可或缺的一部分。这些 AI 驱动的解决方案利用自然语言处理来理解客户查询并提供个性化帮助。MLOps 确保有效部署和持续改进这些对话式 AI 模型，从而提升整体客户体验。在投资银行领域，机器学习用于算法交易和制定复杂的投资策略。ML 模型分析市场趋势、新闻情绪和历史数据，以做出明智的交易决策。 MLOps 在管理这些模型在高频交易环境中的部署、优化性能和确保可靠性方面发挥着重要作用。

全球 MLOps 市场：细分分析

全球 MLOps 市场根据垂直行业、组件、部署模式、组织规模和地理位置进行细分。

MLOps 市场，按垂直行业划分

• BFSI
• 媒体与娱乐
• IT 与电信
• 制造业
• 医疗保健
• 零售与电子商务
• 能源与公用事业
• 其他

基于垂直行业，BFSI 细分市场在 2022 年占据最大市场份额，为 26.52%，预计在预测期内将以 40.53% 的复合年增长率增长。在银行、金融服务和保险 (BFSI) 领域，MLOps 已被证明是一种变革力量，它利用机器学习 (ML) 的功能来增强运营的各个方面。机器学习与 BFSI 运营的结合不仅仅是一种技术整合，而是一种简化流程、增强决策能力和降低风险的战略方法。

MLOps 在开发和部署高级欺诈检测模型方面发挥着重要作用，该模型不断分析交易模式、用户行为和历史数据，以识别表明存在欺诈活动的异常情况。金融科技公司 Revolut 使用 MLOps 来支持其欺诈检测系统。通过实时监控交易，系统可以识别异常模式并及时标记潜在的欺诈活动，从而增强安全性并保护用户的金融资产。

MLOps 市场，按组件

• 平台
• 软件

根据组件，平台部分在 2022 年占据了 81.77% 的最大市场份额，预计在预测期内将以 38.03% 的最高复合年增长率增长。MLOps 平台是组织进入复杂的机器学习运营世界的基石，提供一套全面的工具和功能来简化机器学习模型的端到端生命周期。这些平台旨在增强协作、自动化流程并确保机器学习工作流的无缝部署和管理。MLOps 平台有助于释放机器学习工作流的潜力，为组织提供将数据科学实验转变为可扩展且可靠的运营应用程序所需的工具和基础设施。这些平台满足了行业的多样化需求，推动了整个机器学习生命周期的创新和效率。

MLOps 市场，按部署模式

• 本地
• 云

基于部署模式，本地部分在 2022 年占据了 50.27% 的最大市场份额，市场价值为 9.564 亿美元，预计在预测期内的复合年增长率为 34.88%。MLOps 的本地部署是指在组织自己的物理数据中心或专用服务器内实施机器学习操作基础设施。在此模型中，所有 MLOps 流程（包括模型开发、训练、部署和监控）都在本地管理和执行。虽然基于云的部署已经变得越来越突出，但对于寻求更好地控制其机器学习工作流程的组织来说，本地部署仍然是一个可行的选择。在寻求对机器学习工作流程实现最大程度的控制、安全性和合规性时，MLOps 的本地部署为组织提供了一种战略选择。跨行业的实时示例突出了本地 MLOps 的多样化应用，强调了其在满足特定组织需求和确保最高级别的数据控制和安全方面的作用。

MLOps 市场，按组织规模划分

• 大型企业
• 中小企业

根据组织规模，大型企业部门在 2022 年占据了 75.17% 的最大市场份额，预计在预测期内将以 38.41% 的最高复合年增长率增长。在大型企业中实施 MLOps（机器学习运营）可带来众多好处，推动各个领域的效率、创新和业务影响。从增强预测分析到优化运营，MLOps 使大型企业能够充分利用其机器学习工作流程的潜力。

MLOps 使大型企业能够增强其预测分析能力，利用机器学习模型进行准确的预测和决策。这对于预测洞察力推动战略决策和运营效率的行业尤其有益。零售巨头沃尔玛实施了 MLOps 来优化库存管理。通过利用机器学习模型，沃尔玛可以更准确地预测消费者需求，确保每家商店都以正确的数量储存正确的产品，最大限度地减少库存过剩和缺货。MLOps 简化了机器学习模型的部署和管理，从而提高了运营效率。大型企业可以自动执行重复性任务，实时监控模型并优化工作流程，从而节省资源并提高生产力。通用电气 (GE) 应用 MLOps 来优化其航空部门的设备维护。通过部署预测设备故障的机器学习模型，GE 可以主动安排维护，最大限度地减少停机时间并提高其运营的整体效率。

MLOps 市场，按地区划分

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 拉丁美洲
• 中东和非洲

根据地理位置，北美在 2022 年占据最大的市场份额，为 41.04%，预计在预测期内的复合年增长率为 32.26%。北美是 MLOps 创新的中心，展示了一个成熟而充满活力的市场。MLOps 实践在该地区渗透率很高，绝大多数企业都在积极将这些方法纳入他们的机器学习工作流程中。金融、医疗保健和技术等行业处于最前沿，认识到 MLOps 在优化模型部署和管理方面的变革潜力。

北美 MLOps 领域充斥着各种各样的公司，它们提供尖端的 MLOps 解决方案。谷歌、微软和亚马逊等行业巨头在塑造市场方面发挥了关键作用。此外，DataRobot 和 Databricks 等专业公司已成为关键参与者，提供全面的 MLOps 平台和服务，以满足企业的不同需求。北美的流行趋势围绕着将 MLOps 无缝集成到现有的 DevOps 框架中。组织热衷于培养数据科学家和运营团队之间的协作文化，旨在更快、更可靠地部署模型。重点是端到端自动化、简化机器学习工作流程以及确保更高效、更敏捷的开发生命周期。

关键参与者

全球 MLOps 市场研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。市场的主要参与者包括Cloudera、Databricks, Inc.、Alteryx、Domino Data Lab, Inc.、DataRobot, Inc.、Seldon Technologies、Kubeflow、H2O.ai、ModelOp, Inc.、PostgresML、Dotscience、Iguazio、Valohai、Comet、Weights &偏见等。

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