报告概述

到 2033 年，全球机器学习运营 (MLOps) 市场规模预计将从 2023 年的20.8 亿美元增长到754.2 亿美元左右，期间复合年增长率为 43.2%预测期为 2024 年至 2033 年。

机器学习操作 (MLOps) 是指用于在生产环境中管理和操作机器学习模型的实践和技术。它涉及各种流程、工具和方法的集成，以确保机器学习模型的顺利部署、监控和维护。

MLOps 市场在支持利用机器学习进行运营的组织方面发挥着至关重要的作用。它专注于提供能够高效、有效地管理机器学习工作流程的解决方案和服务。市场是由机器学习的日益采用所推动的跨行业的技术以及简化机器学习模型的部署和管理的日益增长的需求。

注意：最终报告中的实际数字可能有所不同

MLOps 市场是指提供与 MLOps 实践相关的工具、服务和平台的行业领域。该市场包括一系列参与者，例如软件供应商以及云服务提供商和咨询公司，它们为组织在业务运营中实施机器学习时面临的问题提供解决方案。

随着越来越多的公司意识到有效管理机器学习模型的重要性，MLOps 市场正在快速增长。随着机器学习在各行各业的使用不断增加，组织正在寻找方法来加速大规模机器学习模型的实施和维护。

2023 年 4 月，ClearML 推出了新功能：开源 MLOps 中的连续机器学习，满足全球市场不断增长的需求。 Sneak Peek 应用程序的推出使 ClearML 企业用户能够直接从其开发生态系统无缝部署应用程序。

关键要点

• 预计到 2033 年，全球机器学习操作 (MLOps) 市场的估值将达到754.2 亿美元，呈现出令人瞩目的复合年复合增长率2024 年至 2033 年的增长率 (CAGR) 为43.2%。
• 2023 年，平台细分市场成为领跑者，占据超过70%的市场份额。这种主导地位归功于自动化机器学习 (AutoML) 平台的多功能性和用户友好的界面。
• 截至 2023 年，云细分市场成为领导者，占据了68%以上的市场份额。其可扩展性和灵活性使其成为寻求敏捷 MLOps 解决方案的组织的首选。
• 大型企业在 2023 年占据了市场主导地位，占据了71%以上的市场份额。他们拥有丰富的资源和技术能力，能够有效实施和扩展 MLOps 计划。
• 银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业引领了 MLOps 的采用，到 2023 年占据了20%以上的市场份额。MLOps 在增强该行业的数据分析、风险管理和个性化客户服务方面发挥着关键作用。

组件展望

2023年，机器学习运营（MLOps）市场呈现出动态格局，平台细分市场成为领跑者，以超过70%的市场份额牢牢确立了主导地位。

平台细分市场，包括一系列强大的工具和框架，在促进各行业组织的端到端机器学习工作流程方面发挥了关键作用。对与现有基础设施无缝集成的全面 MLOps 解决方案的需求激增，使平台细分市场达到了卓越的地位。

MLOps 的平台组件包含一套旨在简化机器学习模型的部署、监控和管理的技术。该细分市场的优势可归因于自动化机器学习 (AutoML) 平台的日益普及，该平台使组织能够利用机器学习功能，而无需广泛的专业知识。

这些平台在满足不同业务需求方面的多功能性，加上用户友好的界面，推动了它们的广泛接受。此外，平台细分市场的主导地位因其以下能力而得到进一步加强：解决模型部署、可扩展性和版本控制方面的关键挑战。

相反，服务细分市场虽然构成了 MLOps 市场的很大一部分，但面临着由平台同行的总体影响力塑造的竞争格局。服务细分市场涵盖一系列产品，包括咨询、培训和支持服务。

尽管对于旨在应对 MLOps 实施复杂性的组织来说不可或缺，但服务细分市场遇到了来自端到端平台成熟功能的激烈竞争。尽管如此，服务细分市场仍然具有重要意义，特别是对于寻求定制解决方案、个性化指导和优化机器学习工作流程专业知识的企业而言。

在这种市场动态中，数字数据凸显了平台细分市场的强劲表现。平台组件市场份额超过70%，领先同类产品这反映了企业对全面、集成的 MLOps 解决方案日益增长的偏好。这一数字见解强调了 MLOps 平台作为组织努力从机器学习计划中获取最大价值的关键的战略重要性。

部署模式分析

截至 2023 年，机器学习操作 (MLOps) 市场在部署领域表现出明显的二分法，云细分市场成为无可争议的领导者，占据超过68%的显着市场份额。

云部署模式以其可扩展性、灵活性和成本效益为特点，巩固了其主导地位，以应对敏捷、可访问的 MLOps 解决方案不断增长的需求。基于云的 MLOps 平台的吸引力在于它们能够使组织能够灵活地动态扩展资源，方便实现机器学习模型的无缝集成和部署。

云部署模式的优势进一步推动了它与当代业务范式的结合，其中敏捷性和适应性至关重要。资源配置的便捷性，加上利用先进的基于云的机器学习服务的能力，使云细分市场成为寻求简化 MLOps 工作流程的组织的首选。

相比之下，本地细分市场虽然仍占据 MLOps 市场的很大份额，但在可扩展性和资源管理方面面临着挑战。本地部署通常需要较高的前期成本，并且可能缺乏基于云的部署所提供的敏捷性和可访问性。然而，具有严格数据隐私和监管要求的某些行业继续选择本地解决方案，从而有助于该细分市场的持续相关性。

展望未来，在云技术不断进步以及组织日益认识到与基于云的 MLOps 解决方案相关的运营优势的推动下，云细分市场有望持续增长。云细分市场的供应商预计将专注于加强安全措施、优化资源分配以及提供多样化的机器学习服务，以满足各行业企业不断变化的需求。

组织规模分析

2023年，机器学习运营（MLOps）市场中的大型企业细分占据了市场主导地位，占据超过 71% 的份额。这种领先优势主要是由于大型企业拥有实施 MLO 并从中受益的广泛资源和能力。

这些组织通常拥有复杂且庞大的数据工作流程，使得 MLO 的集成ps 对于优化机器学习过程至关重要。大型企业通常拥有财务和技术资源来投资先进的 MLOps 平台和服务，使他们能够有效地扩展其机器学习计划。

此外，他们在研发方面的大量投资往往会带来 MLOps 的更多创新应用，进一步推动该细分市场的市场主导地位。通过有效管理机器学习运营获得的战略优势使 MLOps 成为这些大型企业的优先事项。

相反，中小企业 (SME) 领域虽然市场份额较小，但由于 MLOps 解决方案的可及性不断提高，正在快速增长。 2023 年，中小企业在 MLOps 市场中占据显着比例，反映出机器学习在小型运营中的重要性日益增加。中小企业正在采用 MLOps 来增强竞争力、改进决策流程，并推动创新。

基于云的 MLOps 部署尤其是中小企业的重要推动者，它提供了一种经济高效且可扩展的方法来利用先进的机器学习功能。该细分市场的增长还得益于针对小型企业需求量身定制的用户友好型 MLOps 平台和服务的可用性不断增加。随着 MLOps 技术变得越来越容易获得和负担得起，中小企业预计将越来越多地采用这些解决方案，从而推动该细分市场的增长。

行业垂直分析

2023 年，机器学习运营 (MLOps) 市场中的BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场占据主导市场占据超过 20% 的份额。对增强数据分析、风险管理和个性化客户服务的需求推动了 MLOps 在该领域的广泛采用服务。 BFSI 机构正在利用 MLOps 优化其机器学习模型，确保高效、安全地处理大量金融数据。

该技术还在欺诈检测、算法交易和客户服务自动化方面发挥着至关重要的作用。 BFSI 行业对数字化转型的日益关注进一步推动了 MLOps 的采用，因为这些机构寻求保持竞争力并满足不断变化的监管和客户需求。

在制造业中，MLOps 越来越多地被用来简化运营和提高生产效率。 MLOps 在制造流程中的集成有助于预测性维护、质量控制和供应链优化。该行业对 MLOps 的投资旨在利用机器学习来减少停机时间、预测设备故障并根据市场需求定制生产流程。

IT 和电信行业也表现出强烈的倾向。迈向 MLOps 的采用。在该领域，MLOps 对于管理 IT 系统和电信网络生成的大量数据至关重要。它有助于人工智能模型的开发和部署，从而增强网络优化、客户体验和网络安全措施。

零售和电子商务是另一个采用 MLOps 的关键垂直行业。在这里，MLOps 用于客户行为分析、产品推荐系统和库存管理。在这个竞争激烈的市场中，MLOps 提供消费者偏好和购买模式洞察的能力是非常宝贵的。

能源和公用事业公司正在采用 MLOps 来管理和分析来自智能电网和其他物联网设备的数据。这可以实现更高效的能源分配、基础设施的预测性维护以及更好的资源管理，从而有助于可持续运营。

医疗保健行业正在利用 MLOps 进行药物发现、患者诊断、和治疗个性化。 MLOps 有助于处理复杂的医疗数据，帮助研究和开发患者护理的预测模型。

在媒体和娱乐行业，MLOps 正在改变内容创建、推荐系统和客户参与策略。该技术有助于分析观众偏好并创建定制内容，从而增强用户体验。

其他垂直行业，包括政府、教育和交通运输，正在越来越多地探索 MLOps 的优势。这些行业正在利用机器学习来改善服务交付、运营效率和决策流程。

驱动程序

标准化机器学习流程以提高团队效率

机器学习操作 (MLOps) 的采用是由于需要标准化机器学习流程以提高团队效率而推动的。 MLOps 专注于简化机器学习的部署、监控和管理在生产环境中学习模型。通过标准化这些流程，组织可以确保一致地开发、测试和部署 ML 模型，从而减少错误并提高整体效率。

MLOps 的标准化涉及实施最佳实践、工具和框架，以实现数据科学家、工程师和参与 ML 生命周期的其他利益相关者之间的协作。这包括版本控制、自动化测试、持续集成和部署（CI/CD）以及监控和警报系统。通过采用这些标准化实践，团队可以更有凝聚力地工作、快速迭代并更快地交付机器学习解决方案，以满足业务需求。

限制

专业知识的稀缺

MLOps 市场的重大限制之一是专业知识的稀缺。 MLOps 需要数据科学、软件工程和运营方面的技能相结合，因此寻找专业人员具有挑战性MLOps 专业知识的稀缺源于该领域的快速发展和技术的不断发展。传统的数据科学家和工程师通常需要提高自己的技能才能精通 MLOps 实践。此外，对 MLOps 专业人员的需求超过了供应，导致经验丰富的从业人员稀缺。

为了克服这种限制，组织正在投资培训和提高现有员工的技能，以缩小知识差距。他们还与专门从事 MLOps 的外部顾问或服务提供商合作，以利用他们的专业知识。随着该领域的成熟，更多针对 MLOps 的教育计划和认证不断涌现，这有助于解决专业知识的稀缺问题。

机遇

金融部门的增长

金融部门为 MLOps 提供了重大机遇值得。金融机构越来越多地采用机器学习来实现流程自动化、增强风险管理并改善客户体验。 MLOps 使这些组织能够有效地部署和管理机器学习模型，确保合规性、可靠性和可扩展性。

在金融领域，MLOps 可用于欺诈检测、信用风险评估、算法交易、客户细分和个性化推荐。通过整合 MLOps 实践，金融机构可以增强决策能力并获得竞争优势。

此外，金融行业日益严格的监管审查需要强大的 ML 模型治理和可解释性，而 MLOps 可以促进这一点。成功实施 MLOps 实践的金融机构可以展示透明度、降低风险并与监管机构和客户建立信任。

挑战

原始数据管理t

原始数据管理在 MLOps 领域提出了重大挑战。机器学习模型依赖大量高质量数据进行训练，有效管理这些原始数据对于准确的模型开发和部署至关重要。

原始数据管理涉及数据摄取、预处理、存储和数据版本控制等任务。确保整个机器学习管道的数据质量、完整性和一致性至关重要，但可能非常复杂且耗时。

组织面临着与数据访问、数据治理、数据隐私和数据安全相关的挑战。他们需要建立强大的数据管道，实施数据验证技术，并遵守数据匿名化和保护等监管要求。

为了应对这些挑战，组织正在采用数据管理平台、数据编目工具和数据治理框架。他们还利用基于云的解决方案和自动化数据处理技术用于简化 MLOps 工作流程中的原始数据管理。

新兴趋势

• AutoML 和自动化 MLOps：AutoML（自动化机器学习）与 MLOps 的集成变得越来越突出。 AutoML 工具可自动执行机器学习生命周期的各个阶段，例如数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调整，从而更轻松地高效部署机器学习模型。
• 模型可解释性和可解释性：随着机器学习模型越来越多地在关键领域中使用，对模型可解释性和可解释性的需求也在不断增长。新兴趋势侧重于开发能够深入了解模型决策并确保透明度的技术和工具，使组织能够满足监管要求并建立信任。
• 联邦学习：联邦学习作为一种用于训练机器学习模型的隐私保护技术正在受到越来越多的关注。分布式数据源。这种方法允许多方在不共享原始数据的情况下协作进行模型开发，从而解决隐私问题并实现跨组织的机器学习协作。
• 边缘计算中的 MLOps：随着物联网 (IoT) 设备和边缘计算的激增，MLOps 正在扩展以支持边缘的 ML 模型部署和管理。边缘 MLOps 涉及优化资源受限边缘设备的模型、确保低延迟并实现实时推理。
• 道德和负责任的人工智能：人工智能和机器学习的道德影响正受到越来越多的关注。新兴趋势侧重于将道德考虑纳入 MLOps 工作流程，例如偏差检测和缓解策略、公平性指标和强大的验证技术。组织正在努力将道德框架和指南纳入其 MLOps 流程，以确保负责任的人工智能实践sses

主要细分市场

组件

• 平台
• 服务

部署模式

• 本地
• 云

组织规模

• 大型企业
• 中小企业

垂直行业

• BFSI
• 制造业
• IT和电信
• 零售和电子商务
• 能源和公用事业
• 医疗保健
• 媒体和娱乐
• 其他垂直行业

区域分析

2023 年，北美在机器学习运营 (MLOps) 市场中占据主导地位，占据超过 41% 的份额。这种显着的市场主导地位可归因于该地区先进的技术基础设施以及领先的人工智能和机器学习公司的存在。

T北美地区对机器学习运营 (MLOps) 的需求到 2023 年将达到 8 亿美元，并且乐观地预测在可预见的未来将出现显着增长。尤其是美国，在人工智能研究的大量投资以及支持初创公司和科技巨头的强大生态系统的推动下，处于 MLOps 创新的前沿。

人工智能技术在医疗保健、金融和零售等各个垂直行业的高采用率，进一步推动了该地区 MLOps 市场的增长。此外，北美专注于制定数据隐私和人工智能道德监管框架，这有助于为 MLOps 提供结构化的增长环境。

欧洲在 MLOps 市场上紧随北美。该地区对数据隐私和安全的重视，尤其是 GDPR 等法规，在制定 MLOps 战略方面发挥着重要作用。欧洲国家加大投资力度致力于人工智能和机器学习，重点关注道德和负责任的人工智能，推动对复杂 MLOps 解决方案的需求。欧洲汽车、制造和医疗保健行业的强大影响力也促进了该地区 MLOps 的增长。

在中国、日本、印度和韩国等国家的数字化转型举措的推动下，亚太 (APAC) 地区的 MLOps 市场正在快速增长。在政府支持和投资的支持下，这些国家在人工智能和机器学习方面正在取得重大进展。不断增长的 IT 行业，加上数据驱动型业务的激增，正在推动该地区对 MLOps 解决方案的需求。此外，亚太地区越来越多地采用云技术，有助于提高 MLOps 解决方案的可扩展性和可访问性。

拉丁美洲虽然在全球 MLOps 市场中所占份额较小，但显示出广阔的增长潜力。该地区不断发展的 IT 产业各个领域的尝试和不断增加的数字化努力是采用 MLOps 的关键驱动力。巴西和墨西哥等国家逐渐成为 MLOps 领域的重要参与者，重点是利用人工智能促进经济增长和创新。

中东和非洲 (MEA) 地区也开始在 MLOps 市场上崭露头角。该地区对智慧城市计划的投资以及对通过技术实现经济多元化的日益关注是促进 MLOps 增长的显着因素。 MEA 地区对人工智能技术支持的医疗保健技术和金融服务的兴趣日益浓厚，预计将推动 MLOps 市场进一步扩张。

注意：最终报告中的实际数字可能有所不同

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

MLOps 市场的主要参与者已经建立了强大的影响力，并且在业界享有盛誉。他们通常是知名科技公司，在提供与机器学习和人工智能相关的创新解决方案和服务方面拥有良好的记录。他们的声誉和品牌认知度有助于这些主要参与者提供全面的 MLOps 产品，涵盖机器学习生命周期的各个方面。他们的解决方案通常包含模型开发和培训、模型部署和管理、模型监控和优化以及协作和自动化工具等关键功能。他们的产品满足采用机器学习的组织的多样化需求。

主要参与者

• Akira AI
• Cloudera Inc.
• Alteryx Inc.
• IBM Corporation
• Amazon Web Services Inc.
• Databricks Inc.
• DataRobot Inc.
• GAVS技术
• 微软公司
• Google LLC
• Neptune Labs
• H2O.ai
• 其他主要参与者

近期发展

• 2023 年 11 月：DataRobot 与思科结盟，并与Evolutio 推出 MLOps 解决方案适用于思科 FSO（全栈可观察性）平台。这一新解决方案为生成式 AI 和预测性 AI 提供了企业级可观测性，优化和扩展部署，同时为客户提供更高的业务价值。
• 2023 年 4 月：MLflow 发布了 MLflow 2.3，这是开源 ML 平台的升级版本。此更新包括新功能和 LLMOps（大型语言模型操作）支持，增强了其部署和管理大型语言模型并将其无缝集成到其他 ML 操作的能力。
• 2023 年 3 月：Striveworks 与 Microsoft 合作，在公共领域提供 Chariot MLOps 平台。这种集成使组织能够利用 Striveworks 的 Chariot 平台在 Azure 可扩展基础架构上实现完整的模型生命周期。
• 2023 年 1 月Domino 数据实验室增强了其合作伙伴计划，提供先进的产品来推动数据科学创新。该计划包括新的培训、认证和生态系统集成，使合作伙伴能够利用扩展的机器学习运营能力和知识。