산업별(BFSI, 미디어 및 엔터테인먼트), 구성 요소별(플랫폼, 소프트웨어), 배포 모드별(온프레미스, 클라우드), 조직 규모별(대기업, 중소기업), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 MLOps 시장 규모

MLOps 시장 규모 및 예측

MLOps 시장 규모는 2023년에 1,902.50백만 달러로 평가되었으며, 2030년까지 23,945.95백만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2024년부터 2030년까지 37.22%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

모니터링 가능성과 생산성 증가를 통한 효율성 개선과 더 빠른 AI 구현이 시장 성장을 견인하는 요인입니다. 글로벌 MLOps 시장 보고서는 전체적인 시장 평가를 제공합니다. 보고서는 시장에서 상당한 역할을 하는 주요 세그먼트, 추세, 추진 요인, 제약, 경쟁 환경 및 요소에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

글로벌 MLOps 시장 소개

최근 몇 년 동안 머신 러닝(ML) 분야는 급속한 발전을 거쳐 다양한 산업에서 가능성과 응용 분야의 새로운 시대를 열었습니다. 그러나 ML 모델이 확산되면서 효과적인 배포 및 관리에 대한 필요성이 점점 더 분명해졌습니다. 여기서 MLOps 또는 머신 러닝 운영이 중요한 분야로 부상하여 머신 러닝 모델의 종단 간 수명 주기를 간소화하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다.

MLOps는 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 배포, 관리 및 모니터링하는 것과 관련된 프로세스를 개선하고 자동화하려는 일련의 관행 및 도구로 정의할 수 있습니다. 이는 전통적으로 분리된 데이터 과학 및 IT 운영 도메인 간의 브리지 역할을 하여 모델 개발에서 배포 및 유지 관리로의 원활한 전환을 보장합니다.

MLOps는 모델 개발에서 배포 및 지속적인 관리에 이르기까지 다양한 단계를 포함하는 전체 머신 러닝 수명 주기에 걸쳐 응용 프로그램을 찾습니다. MLOps는 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자 및 운영 팀 간의 협업을 용이하게 합니다. 효과적인 커뮤니케이션을 촉진함으로써 모델 개발의 목표가 배포 및 운영화의 요구 사항과 일치하도록 합니다. 기존 소프트웨어 개발과 마찬가지로 MLOps의 버전 제어는 중요합니다. 이를 통해 팀은 코드와 데이터의 변경 사항을 추적하여 재현성, 감사 가능성 및 필요한 경우 변경 사항을 롤백할 수 있습니다. MLOps는 CI/CD 원칙을 통합하여 ML 모델의 테스트, 빌드 및 배포를 자동화합니다. 이를 통해 더 빠르고 안정적인 모델 배포가 가능해져 조직이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. MLOps는 Infrastructure as Code를 활용하여 ML 모델을 배포하고 제공하는 데 필요한 인프라를 정의하고 관리합니다. 이러한 관행은 모델 배포의 일관성, 반복성 및 확장성을 향상시킵니다.

MLOps에는 모델 성능의 실시간 모니터링, 개념 드리프트 감지 및 모델 버전 관리를 위한 도구와 관행이 포함되어 있습니다. 이를 통해 모델이 동적 환경에서 정확하고 안정적인 예측을 계속 제공할 수 있습니다. MLOps는 효율적인 리소스 관리를 위한 솔루션을 제공하여 ML 시스템 확장의 과제를 해결합니다. 여기에는 다양한 워크로드를 처리하기 위해 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 기타 인프라 구성 요소를 최적화하는 것이 포함됩니다. 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라 MLOps는 보안 조치를 ML 워크플로에 통합하는 것을 강조합니다. 데이터와 모델이 모두 규제 표준을 준수하여 민감한 정보를 보호하도록 합니다. MLOps는 실제 성능과 사용자 피드백을 기반으로 모델을 지속적으로 개선하기 위한 피드백 루프를 구축하도록 권장합니다. 이 반복적 프로세스는 시간이 지남에 따라 ML 모델의 적응성과 효과성을 향상시킵니다.

글로벌 MLOps 시장 개요

데이터 과학자, 엔지니어, 운영 전문가 팀이 협력하여 모델을 개발에서 프로덕션으로 가져오는 머신 러닝(ML)의 역동적인 환경에서 ML 프로세스의 표준화는 핵심적인 역할을 합니다. 표준화를 향한 이러한 추세는 팀워크를 강화할 뿐만 아니라 MLOps 부문의 시장 동인 역할을 합니다.

표준화는 ML 워크플로에 대한 일관된 접근 방식을 보장하여 오류 위험을 줄이고 반복성을 향상시킵니다. 이는 여러 팀원이 ML 라이프사이클의 여러 단계에 참여하는 시나리오에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 데이터 과학 및 IT 운영 팀에서 일관된 버전 제어 관행을 사용하면 모델 배포 중에 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다. 재현성은 과학 연구의 기본적인 측면이며 ML에서도 마찬가지입니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 평가를 포함한 프로세스를 표준화하면 팀이 결과를 안정적으로 재현할 수 있습니다. 이는 모델 성능 검증, 실험 수행, 팀원 간 협업 촉진에 필수적입니다.

MLOps 분야가 머신 러닝(ML) 모델을 성공적으로 배포하는 데 필수적인 구성 요소로 주목을 받고 있지만, 시장은 인력의 전문성 부족이라는 상당한 제약에 직면해 있습니다. 이러한 과제는 MLOps의 복잡성을 효과적으로 탐색하는 데 필요한 학제 간 지식을 보유한 숙련된 전문가가 부족하다는 데 있습니다.

MLOps에는 데이터 준비, 모델 학습, 배포, 모니터링, 지속적인 개선에 걸친 다양한 활동이 포함됩니다. 인력의 전문성 부족은 이러한 복잡한 워크플로를 조율할 때 어려움을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학과 IT 운영 간의 원활한 통합을 보장하려면 두 도메인 모두에 대한 전문성이 필요하며, 지식 격차는 비효율성으로 이어질 수 있습니다. 윤리적 고려 사항, 규정 준수, 책임 있는 AI 관행을 포괄하는 모델 거버넌스는 MLOps의 중요한 측면입니다. 전문성 부족으로 인해 부적절한 거버넌스 프레임워크가 발생하여 모델 편향이나 규제 요구 사항 미준수와 같은 문제가 발생할 위험이 있습니다. 조직은 이러한 과제를 효과적으로 해결하기 위해 데이터 과학과 거버넌스 원칙에 정통한 인력이 필요합니다.

은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문은 머신 러닝(ML) 애플리케이션의 확대된 사용으로 상당한 변화를 겪고 있습니다. 이러한 진화는 ML 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 간소화하는 관행 및 도구인 MLOps에 상당한 시장 기회를 제공합니다.

ML 알고리즘은 BFSI 부문에서 사기 탐지 및 예방을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. ML 모델은 거래 패턴, 사용자 동작 및 과거 데이터를 분석하여 사기 활동을 나타내는 이상을 식별할 수 있습니다. MLOps는 이러한 모델을 대규모로 배포하고 관리하여 실시간 모니터링과 새로운 위협에 대한 대응력을 보장하는 데 필수적입니다. 머신 러닝은 BFSI 부문의 신용 평가 및 위험 관리 프로세스를 재편하고 있습니다. ML 모델은 다양한 데이터 소스를 분석하여 개인과 기업의 신용도를 보다 정확하게 평가할 수 있습니다. MLOps는 이러한 모델을 기존 워크플로에 원활하게 통합하여 금융 기관이 효율적이고 신뢰성 있게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

ML 기반 챗봇과 가상 비서는 BFSI 부문의 고객 서비스에 필수적이 되고 있습니다. 이러한 AI 기반 솔루션은 자연어 처리를 활용하여 고객 문의를 이해하고 개인화된 지원을 제공합니다. MLOps는 이러한 대화형 AI 모델의 효과적인 배포와 지속적인 개선을 보장하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다. 투자 은행 분야에서 머신 러닝은 알고리즘 거래와 정교한 투자 전략 개발에 사용됩니다. ML 모델은 시장 동향, 뉴스 감정 및 과거 데이터를 분석하여 정보에 입각한 거래 결정을 내립니다. MLOps는 고빈도 거래 환경에서 이러한 모델의 배포를 관리하고, 성능을 최적화하고, 안정성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

글로벌 MLOps 시장세분화 분석

글로벌 MLOps 시장은 산업 분야, 구성 요소, 배포 모드, 조직 규모 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

산업 분야별 MLOps 시장

• BFSI
• 미디어 및 엔터테인먼트
• IT 및 통신
• 제조
• 헬스케어
• 소매 및 전자상거래
• 에너지 및 유틸리티
• 기타

산업 분야별로 BFSI 세그먼트가 2022년에 26.52%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 40.53%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 부문에서 MLOps는 기계 학습(ML)의 역량을 활용하여 운영의 다양한 측면을 개선하는 혁신적인 힘으로 입증되고 있습니다. BFSI에서 기계 학습과 운영의 결합은 단순한 기술적 통합이 아니라 프로세스를 간소화하고, 의사 결정을 개선하고, 위험을 완화하는 전략적 접근 방식입니다.

MLOps는 거래 패턴, 사용자 동작 및 과거 데이터를 지속적으로 분석하여 사기 활동을 나타내는 이상 징후를 식별하는 고급 사기 탐지 모델을 개발하고 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. 핀테크 회사인 Revolut은 MLOps를 사용하여 사기 탐지 시스템을 구동합니다. 실시간으로 거래를 모니터링함으로써 시스템은 비정상적인 패턴을 식별하고 잠재적인 사기 활동을 즉시 표시하여 보안을 강화하고 사용자의 금융 자산을 보호할 수 있습니다.

구성 요소별 MLOps 시장

• 플랫폼
• 소프트웨어

구성 요소를 기준으로 플랫폼 세그먼트는 2022년에 81.77%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 38.03%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. MLOps 플랫폼은 머신 러닝 운영의 복잡한 세계에 뛰어드는 조직의 기반 역할을 하며 머신 러닝 모델의 종단 간 수명 주기를 간소화하는 포괄적인 도구와 기능 모음을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 협업을 강화하고 프로세스를 자동화하며 머신 러닝 워크플로의 원활한 배포 및 관리를 보장하도록 설계되었습니다. MLOps 플랫폼은 머신 러닝 워크플로의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 중요한 역할을 하며 조직에 데이터 과학 실험을 확장 가능하고 안정적인 운영 애플리케이션으로 전환하는 데 필요한 도구와 인프라를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 산업의 다양한 요구 사항을 충족하여 전체 머신 러닝 라이프사이클에서 혁신과 효율성을 촉진합니다.

배포 모드별 MLOps 시장

• 온프레미스
• 클라우드

배포 모드를 기준으로 온프레미스 세그먼트는 2022년에 50.27%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 시장 가치는 9억 5,640만 달러였고 예측 기간 동안 34.88%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. MLOps의 온프레미스 배포는 조직의 자체 물리적 데이터 센터 또는 전용 서버 내에서 머신 러닝 운영 인프라를 구현하는 것을 말합니다. 이 모델에서 모델 개발, 교육, 배포 및 모니터링을 포함한 모든 MLOps 프로세스는 로컬에서 관리되고 실행됩니다. 클라우드 기반 배포가 두드러지게 나타났지만, 온프레미스 배포는 머신 러닝 워크플로에 대한 더 큰 제어를 추구하는 조직에 여전히 실행 가능한 옵션입니다. 온프레미스 MLOps 배포는 조직이 머신 러닝 워크플로에 대한 최대의 제어, 보안 및 규정 준수를 추구할 때 전략적 선택을 제공합니다. 산업 전반의 실시간 사례는 온프레미스 MLOps의 다양한 적용 사례를 강조하여 특정 조직의 요구 사항을 해결하고 최고 수준의 데이터 제어 및 보안을 보장하는 역할을 강조합니다.

조직 규모별 MLOps 시장

• 대기업
• 중소기업

조직 규모를 기준으로, 대기업 세그먼트는 2022년에 75.17%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 38.41%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 대기업에 MLOps(머신 러닝 운영)를 구현하면 다양한 도메인에서 효율성, 혁신 및 비즈니스 영향을 촉진하는 수많은 이점이 있습니다. 예측 분석 강화에서 운영 최적화에 이르기까지 MLOps는 대기업이 머신 러닝 워크플로의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

MLOps는 대기업이 예측 분석 기능을 강화하여 정확한 예측과 의사 결정을 위한 머신 러닝 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이는 예측적 통찰력이 전략적 의사 결정과 운영 효율성을 주도하는 산업에 특히 유용합니다. 대형 유통업체인 Walmart는 재고 관리를 최적화하기 위해 MLOps를 구현했습니다. Walmart는 머신 러닝 모델을 활용하여 소비자 수요를 보다 정확하게 예측하여 각 매장에 적절한 제품이 적절한 수량으로 재고되도록 보장하고 과잉 재고와 품절을 최소화합니다. MLOps는 머신 러닝 모델의 배포와 관리를 간소화하여 운영 효율성을 개선합니다. 대기업은 반복적인 작업을 자동화하고, 실시간으로 모델을 모니터링하고, 워크플로를 최적화하여 리소스를 절약하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. General Electric(GE)은 항공 부문에서 장비 유지 관리를 최적화하기 위해 MLOps를 적용합니다. GE는 장비 고장을 예측하는 머신 러닝 모델을 배포하여 사전에 유지 관리를 예약하고 가동 중지 시간을 최소화하며 운영의 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

지리적 MLOps 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및 아프리카

지리적 측면에서 북미는 2022년 41.04%로 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 32.26%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 MLOps 혁신의 진원지로, 성숙하고 역동적인 시장을 보여줍니다. 이 지역에서 MLOps 관행의 침투는 엄청나며 대다수의 기업이 이러한 방법론을 머신 러닝 워크플로에 적극적으로 통합하고 있습니다. 금융, 의료, 기술과 같은 분야가 선두에 있으며, 모델 배포 및 관리를 최적화하는 데 있어 MLOps의 혁신적인 잠재력을 인식하고 있습니다.

북미 MLOps 환경은 최첨단 MLOps 솔루션을 제공하는 다양한 회사로 가득 차 있습니다. Google, Microsoft, Amazon과 같은 업계 거물들이 시장을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다. 게다가 DataRobot과 Databricks와 같은 전문 회사가 주요 업체로 부상하여 기업의 다양한 요구 사항을 충족하는 포괄적인 MLOps 플랫폼과 서비스를 제공하고 있습니다. 북미의 지배적인 추세는 MLOps를 기존 DevOps 프레임워크에 원활하게 통합하는 것입니다. 조직은 데이터 과학자와 운영 팀 간의 협업 문화를 육성하고 더 빠르고 안정적인 모델 배포를 목표로 합니다. 초점은 엔드투엔드 자동화, 머신 러닝 워크플로 간소화, 보다 효율적이고 민첩한 개발 라이프사이클 보장에 맞춰져 있습니다.

주요 참여자

글로벌 MLOps 시장 조사 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 참여자는 다음과 같습니다. Cloudera, Databricks, Inc., Alteryx, Domino Data Lab, Inc., DataRobot, Inc., Seldon Technologies, Kubeflow, H2O.ai, ModelOp, Inc., PostgresML, Dotscience, Iguazio, Valohai, Comet, Weights & 편향 등.

보고서 범위

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시장 조사의 조사 방법론

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이 보고서를 구매해야 하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석. 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공. 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내에서 시장에 영향을 미치는 요소를 나타내는 지리적 분석. 주요 기업의 시장 순위와 함께 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장 및 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경입니다. 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자에 대한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 최근 개발 사항(성장 기회 및 동인과 신흥 및 선진 지역 모두의 과제 및 제약을 포함함)과 관련된 산업의 현재 및 미래 시장 전망. 포터의 5가지 힘 분석을 통한 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석 포함. 가치 사슬을 통해 시장에 대한 통찰력 제공. 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회와 함께 시장 역학 시나리오. 판매 후 6개월 분석가 지원.

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