Рынок операций машинного обучения — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный, по развертыванию (облачные, локальные и гибридные), по типу предприятия (МСП и крупные предприятия), по конечному пользователю (ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, BFSI, производство, розничная торговля и другие), по региону, по конкуренции, 2019–2029F

Обзор рынка

Глобальный рынок операций машинного обучения оценивался в 1,23 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 3,77 млрд долларов США к 2029 году с среднегодовым темпом роста 20,36% в прогнозируемый период. Рынок операций машинного обучения (MLOps) охватывает набор практик, инструментов и технологий, предназначенных для оптимизации и автоматизации развертывания, управления и мониторинга моделей машинного обучения (ML) в производственных средах. Целью MLOps является преодоление разрыва между наукой о данных и операциями ИТ, гарантируя, что модели машинного обучения плавно переходят от разработки к эксплуатации и остаются эффективными на протяжении всего жизненного цикла. Этот рынок включает решения для управления версиями, тестирования и мониторинга моделей машинного обучения, а также управления конвейерами данных, развертывания моделей и отслеживания производительности. Интегрируя рабочие процессы машинного обучения в более широкую структуру DevOps, MLOps облегчает непрерывную интеграцию и непрерывное развертывание (CI/CD) для машинного обучения, способствуя операционной эффективности, масштабируемости и надежности. Рынок также охватывает аспекты управления и соответствия, гарантируя, что модели машинного обучения соответствуют нормативным стандартам и этическим принципам. Поскольку организации все чаще используют машинное обучение для принятия решений на основе данных и получения конкурентного преимущества, растет потребность в надежных решениях MLOps. Эти решения помогают управлять сложностью систем машинного обучения, решая такие проблемы, как дрейф моделей, качество данных и масштабируемость, а также обеспечивая более быстрые и надежные обновления моделей. Рынок MLOps обусловлен распространением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, ростом больших данных и растущим акцентом на автоматизации и эффективности в бизнес-операциях. Ключевые игроки на этом рынке включают поставщиков технологий, предлагающих платформы и инструменты для управления моделями МО, поставщиков облачных услуг, предлагающих масштабируемую инфраструктуру, и консалтинговые фирмы, предоставляющие экспертные знания по внедрению практик MLOps. Поскольку компании продолжают внедрять и масштабировать инициативы машинного обучения, ожидается, что рынок MLOps будет расширяться, обусловленный достижениями в области технологий, растущим спросом на идеи на основе ИИ и потребностью в эффективных, масштабируемых и соответствующих требованиям операциях МО.

Ключевые драйверы рынка

Растущее внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения

Рынок MLOps в значительной степени обусловлен растущим внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различных отраслях. Поскольку организации все больше интегрируют ИИ и МО в свои бизнес-процессы, им требуются надежные фреймворки для эффективного управления жизненным циклом этих моделей. Распространение приложений ИИ и МО, от предиктивной аналитики и понимания клиентов до автономных систем и персонализированных рекомендаций, требует эффективного управления и операционализации моделей. MLOps предоставляет инструменты и методологии, необходимые для оптимизации развертывания, мониторинга и обслуживания моделей машинного обучения, гарантируя их оптимальную работу и предоставление точных результатов. Эта растущая зависимость от ИИ и машинного обучения побуждает организации инвестировать в решения MLOps для решения проблем, связанных с управлением версиями моделей, масштабируемостью и совместной работой. Автоматизируя и оптимизируя рабочие процессы машинного обучения, MLOps помогает компаниям быстрее выводить продукцию на рынок, повышать точность моделей и поддерживать соответствие нормативным требованиям. Следовательно, расширение использования технологий ИИ и машинного обучения в таких секторах, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство, является основным драйвером рынка MLOps.

Необходимость оптимизированных и масштабируемых операций машинного обучения

Спрос на оптимизированные и масштабируемые операции машинного обучения является важнейшим драйвером рынка MLOps. По мере того как организации развертывают более сложные модели машинного обучения и масштабируют свои инициативы в области искусственного интеллекта, они сталкиваются с проблемами, связанными с эффективным управлением и обслуживанием этих моделей. Традиционные методы развертывания и управления моделями машинного обучения могут быть громоздкими, отнимающими много времени и подверженными ошибкам, особенно по мере роста числа моделей и источников данных. MLOps решает эти проблемы, предоставляя системный подход к автоматизации и организации сквозного жизненного цикла машинного обучения, от подготовки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга. Этот оптимизированный подход позволяет организациям обрабатывать большие объемы данных, развертывать модели в различных средах и обеспечивать согласованность и воспроизводимость результатов. Масштабируемость, предлагаемая инструментами и методами MLOps, позволяет компаниям адаптироваться к меняющимся требованиям, интегрировать новые технологии и быстро реагировать на изменения рынка. Поскольку организации стремятся повысить свою операционную эффективность и эффективно использовать свои инвестиции в МО, потребность в масштабируемых и оптимизированных операциях МО стимулирует принятие решений MLOps.

Усиление внимания к управлению моделями и соответствию

Усиление внимания к управлению моделями и соответствию является важным драйвером для рынка MLOps. Поскольку организации внедряют модели ИИ и МО, им приходится ориентироваться в сложной ситуации нормативных требований, этических соображений и отраслевых стандартов. Обеспечение прозрачности, справедливости и соответствия моделей МО нормативным требованиям имеет важное значение для снижения рисков и поддержания доверия заинтересованных сторон. Решения MLOps предлагают комплексные возможности для управления моделями, включая отслеживание производительности моделей, аудит изменений моделей и обеспечение соблюдения нормативных требований. Внедряя надежные методы управления, организации могут демонстрировать подотчетность, устранять предвзятость и управлять этическими последствиями своих приложений ИИ и МО. Кроме того, эффективное управление моделями поддерживает лучшее принятие решений, предоставляя информацию о поведении и производительности моделей. Растущее внимание к соблюдению нормативных требований, конфиденциальности данных и этическим методам ИИ побуждает организации инвестировать в решения MLOps, которые предоставляют необходимые инструменты и фреймворки для эффективного управления этими проблемами. В результате потребность в сильном управлении моделями и соблюдении требований является ключевым фактором, движущим рынок MLOps.

Основные проблемы рынка

Сложность интеграции и фрагментация

Одной из основных проблем на рынке MLOps (операции машинного обучения) является сложность интеграции и фрагментация инструментов и платформ. MLOps включает в себя широкий спектр инструментов и технологий на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, включая подготовку данных, разработку моделей, развертывание и мониторинг. Эта разнообразная экосистема часто приводит к фрагментированным рабочим процессам, в которых разные инструменты используются на разных этапах процесса, что приводит к проблемам интеграции. Организациям необходимо справляться со сложностями соединения разрозненных систем, что может быть технически сложным и ресурсоемким. Обеспечение бесшовной совместимости между этими инструментами имеет решающее значение для поддержания эффективного и действенного конвейера MLOps. Отсутствие стандартизации в инструментах MLOps усугубляет эту проблему, поскольку не существует универсального подхода или фреймворка, подходящего для всех вариантов использования. Следовательно, предприятия могут столкнуться с трудностями при создании связных рабочих процессов, которые оптимизируют процессы и повышают производительность. Проблема интеграции также влияет на управление данными и управление моделями, поскольку организации изо всех сил пытаются поддерживать согласованность и точность в различных системах. Эта сложность может препятствовать масштабируемости практик MLOps и ограничивать способность организаций в полной мере использовать свои инвестиции в машинное обучение. Чтобы решить эти проблемы, компаниям необходимо инвестировать в надежные интеграционные решения, устанавливать четкие стандарты и протоколы и рассматривать возможность принятия унифицированных платформ MLOps, которые предлагают сквозные возможности.

Нехватка навыков и привлечение талантов

Рынок MLOps сталкивается с серьезной проблемой, связанной с нехваткой навыков и привлечение талантов. Внедрение и управление практиками MLOps требуют специализированных знаний в области машинного обучения, инжиниринга данных, DevOps и облачных вычислений. Однако наблюдается нехватка специалистов с необходимым набором навыков для эффективного выполнения и контроля процессов MLOps. Этот дефицит талантов создает трудности для организаций, стремящихся создать и поддерживать надежные возможности MLOps. Сложность задач MLOps — от разработки и развертывания моделей до мониторинга и оптимизации — требует высокого уровня технической квалификации и опыта. Организации часто испытывают трудности с поиском квалифицированных кандидатов, обладающих набором навыков, необходимых для управления этими многогранными обязанностями. Конкурентный характер рынка труда для специалистов MLOps еще больше усугубляет проблему, поскольку компании соревнуются за ограниченный пул талантов, что приводит к росту зарплат и увеличению трудностей с набором персонала. Чтобы преодолеть эту проблему, организации должны инвестировать в программы обучения и развития, чтобы повысить квалификацию своей существующей рабочей силы и способствовать формированию культуры непрерывного обучения. Кроме того, использование партнерских отношений с образовательными учреждениями и участие в отраслевом сотрудничестве может помочь преодолеть дефицит талантов. Решение проблемы нехватки навыков и привлечение лучших талантов имеют решающее значение для успешной реализации и масштабирования инициатив MLOps организациями, гарантируя, что они смогут использовать весь потенциал своих инвестиций в машинное обучение.

Основные тенденции рынка

Интеграция MLOps с облачными платформами

Растет использование автоматизированного машинного обучения (AutoML) в MLOps

Растет использование автоматизированного машинного обучения (AutoML) преобразует ландшафт MLOps, упрощая и ускоряя процесс разработки моделей машинного обучения. Инструменты AutoML предназначены для автоматизации различных аспектов рабочего процесса машинного обучения, включая предварительную обработку данных, выбор признаков, выбор модели и настройку гиперпараметров. Такая автоматизация снижает необходимость в обширном ручном вмешательстве и позволяет специалистам по данным и инженерам сосредоточиться на задачах более высокого уровня, таких как интерпретация результатов и уточнение стратегий моделей. AutoML повышает производительность за счет оптимизации разработки моделей, делая ее более доступной для людей с ограниченным опытом в области машинного обучения. В результате организации могут ускорить внедрение ИИ и быстрее развертывать модели. Кроме того, интеграция AutoML с платформами MLOps облегчает плавный переход моделей от разработки к производству, гарантируя, что автоматизированные процессы соответствуют эксплуатационным требованиям. Эта тенденция особенно ценна для организаций, стремящихся использовать машинное обучение для широкого спектра приложений без необходимости в обширном внутреннем опыте. Ожидается, что продолжающееся развитие AutoML с усовершенствованиями алгоритмов и удобными для пользователя интерфейсами будет и дальше стимулировать его принятие и влиять на рынок MLOps за счет демократизации доступа к возможностям машинного обучения и оптимизации операционной эффективности.

Акцент на управлении моделями и соответствии

Акцент на управлении моделями и соответствии все больше влияет на рынок MLOps, поскольку организации преодолевают сложности развертывания моделей машинного обучения в регулируемых средах. С ростом внедрения технологий ИИ и машинного обучения все больше внимания уделяется обеспечению соответствия моделей нормативным стандартам, этическим рекомендациям и передовым отраслевым практикам. Управление моделями охватывает различные аспекты, включая прозрачность моделей, интерпретируемость и подотчетность, которые имеют решающее значение для снижения рисков и обеспечения работы моделей в предопределенных границах. Соблюдение таких нормативных актов, как GDPR, CCPA и другие законы о защите данных, требует надежных механизмов отслеживания и аудита решений моделей и использования данных. Поскольку организации внедряют модели машинного обучения в производство, они должны внедрять строгие структуры управления для управления жизненным циклом модели, мониторинга производительности и устранения потенциальных предвзятостей или этических проблем. Эта тенденция стимулирует разработку передовых инструментов и платформ MLOps, которые предлагают функции для аудита моделей, контроля версий и документирования. Кроме того, рост инициатив в области этики и справедливости ИИ побуждает организации внедрять практики, которые гарантируют, что модели соответствуют этическим стандартам и не увековечивают предвзятость или дискриминацию. Растущее внимание к управлению моделями и соответствию подчеркивает важность интеграции этих соображений в конвейер MLOps, гарантируя, что технологии машинного обучения будут внедряться ответственно и в соответствии с нормативными требованиями.

Сегментные данные

Сведения о конечном пользователе

Сегмент ИТ и телекоммуникаций занимал самую большую долю рынка в 2023 году. Рынок MLOps в секторе ИТ и телекоммуникаций переживает устойчивый рост, обусловленный несколькими ключевыми факторами, которые подчеркивают его растущую важность. Поскольку организации в этом секторе все чаще внедряют технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), растет потребность в оптимизированных, эффективных процессах для управления всем жизненным циклом моделей ML. MLOps, который объединяет машинное обучение с практиками DevOps, решает эту потребность путем автоматизации и оптимизации развертывания, мониторинга и управления моделями ML в масштабе. Одним из основных факторов является растущий объем и сложность данных, генерируемых операциями ИТ и телекоммуникаций, что требует расширенной аналитики и идей на основе ИИ для операционной эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Поскольку телекоммуникационные компании и поставщики ИТ-услуг используют большие наборы данных для предиктивного обслуживания, оптимизации сетей и персонализированных услуг, MLOps обеспечивает основу для обеспечения эффективной разработки, интеграции и постоянного совершенствования этих моделей ML. Другим важным фактором является быстрый темп технологического прогресса, который требует гибких и итеративных процессов разработки и развертывания моделей. MLOps облегчает это, обеспечивая непрерывную интеграцию и непрерывную доставку (CI/CD) для моделей машинного обучения, гарантируя, что обновления и улучшения будут беспрепятственно внедряться, тем самым поддерживая точность и актуальность модели. Потребность в соблюдении нормативных требований и управлении данными также стимулирует рынок MLOps. В секторе ИТ и телекоммуникаций строгие правила, касающиеся конфиденциальности и безопасности данных, требуют надежных механизмов мониторинга и контроля, которые MLOps может предложить посредством автоматизированных процессов отслеживания, аудита и проверки. Кроме того, стремление к операционной эффективности и сокращению затрат подпитывает принятие MLOps, поскольку это помогает организациям оптимизировать свои рабочие процессы машинного обучения, сократить ручное вмешательство и минимизировать ошибки. Эта эффективность особенно важна в секторе ИТ и телекоммуникаций, где высокая продолжительность безотказной работы и надежная доставка услуг имеют первостепенное значение. Растущая интеграция MLOps с облачными вычислительными платформами также служит катализатором роста рынка. Облачные решения MLOps предлагают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, позволяя организациям использовать ресурсы и сервисы по требованию для поддержки своих операций МО. По мере того, как все больше ИТ- и телекоммуникационных компаний переходят в облако, ожидается рост спроса на облачные решения MLOps. Кроме того, растущий акцент на инновациях и цифровой трансформации в секторе стимулирует внедрение передовых технологий МО и ИИ. MLOps поддерживает это, предоставляя необходимые инструменты и фреймворки для быстрого развертывания и итерации новых моделей, способствуя более быстрым инновационным циклам и помогая организациям оставаться конкурентоспособными на динамичном рынке. Наконец, растущее внимание к опыту клиентов и персонализированным услугам в секторе ИТ и телекоммуникаций усиливает потребность в эффективных практиках MLOps. Используя МО для анализа данных клиентов и предоставления индивидуального опыта, компании могут повысить удовлетворенность и лояльность, а MLOps обеспечивает эффективное управление этими моделями и постоянную оптимизацию. В целом, конвергенция этих факторов — сложность данных, технологический прогресс, соответствие нормативным требованиям, операционная эффективность, интеграция с облаком, инновации и клиентский опыт — в совокупности обуславливает растущее принятие и значимость MLOps в секторе ИТ и телекоммуникаций.

Региональные данные

Регион Северной Америки занимал самую большую долю рынка в 2023 году. Рынок MLOps в Северной Америке переживает устойчивый рост, обусловленный несколькими ключевыми факторами. Поскольку организации по всему региону все больше интегрируют машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) в свои операции, потребность в эффективном, масштабируемом и оптимизированном управлении жизненным циклом МО становится критической. MLOps, который объединяет МО и операции, обеспечивает основу для автоматизации и оптимизации разработки, развертывания и мониторинга моделей МО, решая проблемы, связанные с масштабированием решений ИИ. Североамериканский рынок особенно динамичен из-за своей мощной технологической инфраструктуры и высокой концентрации технически подкованных компаний и стартапов, которые находятся на переднем крае инноваций ИИ. Регион выигрывает от богатой экосистемы современных центров обработки данных, возможностей облачных вычислений и высокоскоростного Интернета, которые необходимы для поддержки сложных требований MLOps. Кроме того, североамериканские предприятия прекрасно осознают конкурентные преимущества, предлагаемые ИИ, и вкладывают значительные средства в MLOps, чтобы обеспечить более быстрый выход на рынок, более высокую точность моделей и большую операционную эффективность. Растущий объем данных, генерируемых предприятиями в таких секторах, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и производство, также стимулирует спрос на решения MLOps, поскольку организации стремятся эффективно использовать эти данные и получать действенные идеи с помощью ИИ. Кроме того, рост нормативных и соответствующих требований, связанных с безопасностью и конфиденциальностью данных в Северной Америке, подталкивает организации к принятию надежных практик MLOps для обеспечения управления моделями и соблюдения правовых стандартов. Присутствие ведущих поставщиков технологий и облачных платформ в регионе еще больше стимулирует рост рынка, поскольку эти компании предлагают комплексные инструменты и платформы MLOps, которые удовлетворяют разнообразные потребности отрасли. Более того, сосредоточенность Северной Америки на инновациях и исследованиях в области ИИ и машинного обучения способствует разработке передовых решений MLOps, способствуя расширению рынка. Растущая сложность моделей машинного обучения и необходимость постоянного мониторинга и оптимизации также подчеркивают важность MLOps в управлении производительностью моделей и обеспечении устойчивой ценности бизнеса. Поскольку организации стремятся сохранить конкурентное преимущество на быстро развивающемся рынке, MLOps становится стратегической инвестицией, позволяя им эффективно управлять и реализовывать свои инициативы машинного обучения. В целом североамериканский рынок MLOps будет процветать благодаря своей прочной технологической базе, высоким инвестициям в ИИ и растущей потребности в сложных решениях по управлению жизненным циклом машинного обучения.

Последние разработки

• В апреле 2023 года компания ClearML представила новые возможности для непрерывного машинного обучения в рамках своей платформы MLOps с открытым исходным кодом, удовлетворяя растущий глобальный спрос. Среди последних функций — приложение Sneak Peek, которое позволяет корпоративным пользователям ClearML развертывать приложения непосредственно из своей среды разработки, оптимизируя процесс развертывания и повышая операционную эффективность.
• В ноябре 2023 года Philips ускорила внедрение решений на основе ИИ, используя платформу MLOps, созданную на базе Amazon SageMaker. Компания использует искусственный интеллект в различных секторах, включая диагностику, визуализацию, личное здоровье, терапию и подключенный уход, для повышения инноваций и операционной эффективности.
• В октябре 2023 года ZenML привлекла 7,3 млн долларов США финансирования для улучшения операций машинного обучения в Германии. Эти инвестиции отражают растущую поддержку и динамику платформы ZenML с открытым исходным кодом MLOps, которая разработана для упрощения процесса создания, развертывания и управления моделями машинного обучения.
• Ноябрь 2023 г.DataRobot установил новое партнерство с Cisco и представил решение MLOps для платформы Cisco Full-Stack Observability (FSO), разработанное в сотрудничестве с Evolutio. Это решение обеспечивает корпоративную наблюдаемость для приложений генеративного и предиктивного ИИ, поддерживает оптимизацию и масштабирование развертываний и повышает общую ценность бизнеса, предоставляемую клиентам.
• Апрель 2023 г.MLflow выпустила MLflow 2.3, обновленную версию своей платформы машинного обучения с открытым исходным кодом, которая теперь обладает расширенными возможностями и поддержкой LLMOps. Это обновление представляет инновационные функции, которые расширяют возможности платформы по развертыванию и управлению большими языковыми моделями (LLM) и бесшовной интеграции LLM в существующие операции машинного обучения.

Ключевые игроки рынка

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