报告概述

到 2033 年，全球云机器学习运营 (MLOps) 市场规模预计将达到148.436 亿美元左右，而 2033 年将达到4.3908 亿美元到 2023 年，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率将达到 42.20%。2023 年，北美占据了主导市场地位，占据了超过 41% 的份额，拥有1.8 亿美元的收入。

云机器学习运营（通常称为 MLOps）是一种管理云机器学习运营的系统方法。云环境中机器学习模型的生命周期。这种范式从模型开发延伸到部署和监控，结合了软件工程（尤其是 DevOps）和数据工程的最佳实践。

MLOps 旨在弥合机器学习系统开发之间的差距及其运营管理，确保机器学习产品的高效部署、可扩展性和可维护性。它集成了模型的持续集成、部署、监控和自动再训练等原则，以促进机器学习管道的端到端管理​。

云 MLOps 市场是指提供工具、平台和服务以支持云基础设施上的 MLOps 实践的行业。随着企业越来越依赖数据驱动的决策和自动化流程，该市场出现了大幅增长。该市场中的公司提供帮助管理整个机器学习生命周期的解决方案，从模型创建和测试到部署和监控，所有这些都托管在云资源上，从而增强了可访问性和可扩展性。跨行业的学习运营，显着降低模型部署和管理的风险。企业正在寻找加速部署、加强数据科学家和 IT 运营之间的协作并确保合规性和安全性的方法，同时大规模管理多个机器学习模型。

对 MLOps 解决方案的市场需求在很大程度上是由提高预测准确性、管理机器学习模型的持续演进以及降低与模型漂移和数据隐私相关的运营风险的必要性驱动的。企业需要通过部署能够快速适应新数据和条件的机器学习模型来保持竞争优势，这也刺激了这一需求。

MLOps 的技术进步侧重于提高机器学习实验的可重复性、增强模型监控和管理，以及集成先进的 CI/CD 管道以进行自动模型测试和部署。客栈值得称赞的包括开发功能存储以实现更好的数据管理、使用容器化和编排工具进行可扩展的模型部署，以及纳入人工智能驱动的监控系统以主动管理模型性能和运行状况

关键要点

• 全球云机器学习运营 (MLOps)市场预计到 2033 年将达到14,843.6 美元百万，从 2023 年的43908 万美元增长，2024 年至 2033 年预测期间的复合年增长率 (CAGR) 为 42.20%。
• 2023 年， 平台细分市场在云机器学习运营 (MLOps) 市场中占据主导地位，占据了67%以上的市场份额。
• 2023 年，大型企业细分市场在以下领域占据主导市场地位：云机器学习操作 (MLOps) 市场，占总市场份额超过 61%。
• BFSI 细分市场在 2023 年引领云机器学习操作 (MLOps) 市场，占据超过 25% 的市场份额。
• 北美在 2023 年主导云机器学习操作 (MLOps) 市场，占领了超过41%的市场份额，收入1.8亿美元。

类型分析

2023 年，平台细分在云机器学习运营 (MLOps) 市场中占据主导地位，占据了超过 67% 的份额。这一巨大的市场份额可归因于这些平台的关键作用在机器学习工作流程的无缝集成和管理中发挥作用。

MLOps 中的平台提供了全面的工具，使企业能够在云环境中高效地开发、部署和监控 ML 模型。它们作为支持机器学习生命周期所有阶段（从数据准备和模型训练到部署和扩展）的基础设施。 MLOps 中的平台解决方案之所以受到青睐，是因为它们能够提供统一的环境，团队可以在该环境中有效协作，同时保持对 ML 项目的一致性和控制。

这些平台通常配备自动化模型训练、版本控制和性能跟踪等高级功能，从而显着降低管理 ML 操作所需的复杂性和专业知识。随着企业越来越希望利用人工智能进行实时分析和决策，对能够处理大量数据的强大平台的需求越来越大复杂的计算持续增长。

此外，这些平台的可扩展性使它们成为各种规模的组织（从初创公司到大型企业）的理想选择。它们使企业能够从小规模部署开始，并随着需求的增长而扩大规模，同时确保其运营的安全性和合规性。这种可扩展性，再加上与物理基础设施及其管理所需人员相关的管理成本的降低，使平台解决方案成为寻求投资 MLOps 的公司的一个令人信服的选择。

总体而言，随着越来越多的企业认识到拥有一个可简化和加速其机器学习计划的全面、可扩展且安全的平台的价值，平台领域预计将继续在云 MLOps 市场中占据主导地位。这一趋势凸显了云时代管理机器学习项目的持续转向更加集成和自动化的方法。

组织规模分析

2023 年，大型企业细分市场在云机器学习运营 (MLOps) 市场占据了超过 61% 的份额，这种优势主要是由于大型企业投资尖端技术的能力以及高效管理大量数据的需求。

MLOps 平台为这些组织提供了强大的工具来大规模简化机器学习模型的部署、监控和管理，这对于保持数据驱动行业的竞争力至关重要。 MLOps 平台有效解决的 IT 基础设施问题。

这些 platforms 支持跨不同团队和地域的无缝协作，确保机器学习操作的一致性和合规性。此外，MLOps 解决方案提供详细分析和性能指标的能力支持大型企业不断优化其模型，从而做出更好的决策并改善业务成果。

此外，大型企业对 MLOps 的投资也是出于在快速变化的市场中创新和保持竞争优势的需要。通过自动化机器学习工作流程的各个方面，这些组织可以加快新产品和服务的上市时间，同时通过优化资源使用来实现成本效率。

基于云的 MLOps 解决方案提供的可扩展性意味着，随着这些企业的发展及其数据处理需求的发展，他们的 MLOps 基础设施可以相应扩展，而不会影响性能或安全性。

该细分市场的替代品反市场份额强调了大型企业将高级分析和机器学习作为其业务运营不可或缺的组成部分的战略重要性。随着技术不断进步和数字经济压力加剧，大型企业对 MLOps 平台的依赖必将增加，进一步巩固其市场地位。

垂直行业分析

2023 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在云机器学习运营 (MLOps) 市场中占据主导地位，占据了超过 25% 的份额。这一重要份额主要归因于该行业正在进行的数字化转型，其中数据驱动的决策处于领先地位MLOps 为 BFSI 部门提供了必要的工具来管理、部署和监控机器学习模型，这些模型对于欺诈检测、风险管理、客户细分和个性化银行服务至关重要。 BFSI 中 MLOps 的高采用率还可以归因于严格的监管和合规性要求，这些要求需要细致的数据处理和处理。

MLOps 平台确保通过强大的安全协议和审计跟踪来满足这些要求，使 BFSI 机构能够在遵守监管标准的同时利用机器学习。此外，MLOps 促进实时数据处理和分析的能力使银行和金融机构能够对市场变化和客户需求做出即时响应，从而增强客户体验和运营效率。

此外，BFSI 行业的竞争性质推动了对持续创新和发展的需求。服务和产品的改进。 MLOps 通过实现快速模型实验和部署来支持这一点，使金融机构能够领先于新兴趋势和技术。基于云的 MLOps 解决方案的可扩展性意味着，随着交易量和数据多样性的增长，金融机构可以扩展其机器学习业务，而无需对 IT 基础设施进行大量额外投资。

总体而言，BFSI 细分市场在 MLOps 市场中的主导地位反映了高级分析和机器学习在将金融服务转变为更加敏捷、安全和以客户为中心的企业方面所发挥的关键作用。随着 BFSI 行业的不断发展，MLOps 与其核心运营战略的整合预计将深化，进一步推动增长和创新。

主要细分市场

按类型

• 平台
• Ser

按组织规模

• 大型企业
• 中小企业

按行业垂直

• BFSI
• 制造业
• IT和电信
• 零售与电子商务
• 能源与公用事业
• 医疗保健
• 媒体与娱乐
• 其他行业垂直领域

驱动程序

企业对人工智能驱动的自动化的需求不断增加

云机器学习操作（MLOps）的增长主要是由不断增长的需求推动的业务流程中人工智能驱动的自动化。组织越来越多地将人工智能和机器学习模型集成到日常运营中，以改进决策、预测趋势并简化客户体验。

MLOps 提供了一个简化的框架，用于自动化机器学习工作流程，减少构建、部署和管理模型所需的手动工作。这使得扩展人工智能解决方案更快、更高效。

As组织努力利用数据的力量，MLOps 可以实现 ML 模型的无缝端到端生命周期管理。基于云的 MLOps 平台的集成提供了灵活性和成本效益，使企业无需管理本地硬件即可利用强大的计算资源。

限制

MLOps 实施的复杂性

实施 MLOps，尤其是在云环境中，并非没有挑战。主要限制之一是设置和管理 MLOps 管道的复杂性。与传统软件开发不同，机器学习模型具有高度迭代性，涉及许多依赖项，例如数据版本控制、特征工程、模型调整和部署后持续监控。对于许多公司来说，尤其是那些没有成熟数据科学团队的公司，这种复杂性可能令人望而生畏。

此外，MLOps 需要数据科学家、数据科学家等不同团队之间的紧密协作。工程师、DevOps 和 IT 专业人员。建立跨团队协作、共享标准化工作流程以及就通用框架达成一致通常会给组织带来挑战。如果没有明确定义的 MLOps 策略，企业可能会因沟通不畅或缺乏透明度而导致效率低下、速度缓慢，甚至团队之间的不信任。

机遇

MLOps 工具和人工智能的民主化。

基于云的 MLOps 的采用为人工智能民主化并使其可供大众使用提供了巨大的机会。更广泛的企业，包括中小企业（SME）。 MLOps 平台为各种规模的组织提供了高效构建和部署机器学习模型的途径，而无需在自定义基础设施或人才方面投入大量资金。

基于云的 MLOps 平台通常提供无代码或低代码功能​​，从而降低非专家的进入门槛。这意味着业务分析师，领域专家和公民数据科学家可以用最少的技术知识参与机器学习计划。人工智能的普及化使模型的实验、部署和维护变得更加容易，从而实现了从医疗保健到零售等各个领域的创新。

挑战

确保模型治理和道德的人工智能实践

Cloud MLOps 面临的最重大挑战之一是确保稳健的模型治理和遵守道德的人工智能实践。随着机器学习模型在各行各业中变得普遍，它们对社会的影响也越来越大，因此确保模型的行为符合道德、透明且无偏见至关重要。维持符合道德的人工智能实践具有挑战性，尤其是当机器学习模型在云端不断发展时。

确保模型可解释且透明是一项复杂的任务。许多先进模型，特别是深度学习系统，都充当“黑匣子”，使得数据科学也变得困难试图了解他们如何得出预测。对于依赖这些模型的企业来说，提供预测解释不仅是一项技术挑战，而且也是许多地区的监管要求。

新兴趋势

云机器学习运营 (MLOps) 正在迅速发展，几个关键趋势塑造了其未来。一项重大发展是采用多云战略，组织利用多个云提供商来增强弹性并避免供应商锁定。

另一个新兴趋势是边缘计算与 MLOps 的集成。通过直接在边缘设备上部署机器学习模型，公司可以实现更低的延迟、更高的性能和更强的隐私性。这对于需要实时数据处理的应用程序特别有利，因为它减少了将数据传输回集中式服务器的需要。

此外，MLOps 景观我们正在见证开源工具和平台的崛起。这些解决方案提供灵活性和社区驱动的增强功能，使组织能够根据特定需求定制其机器学习管道。对以数据为中心的人工智能的关注也在不断增长。人们不再仅仅关注模型架构，而是越来越重视提高数据质量和相关性。

业务优势

对于企业而言，实施 MLOps 可以带来多种切实的好处。它通过自动执行机器学习生命周期内的重复任务（例如数据准备和模型训练）来提高生产力。这种自动化使数据科学家能够专注于更具战略性的活动，从而加速 ML 模型的开发和部署。

MLOps 还可以改善团队之间的协作。通过提供通用框架和工具集，它可以将缩小了数据科学家、工程师和运营团队之间的差距。这种统一的方法可确保每个人保持一致，从而实现更高效的工作流程并减少模型部署期间出错的机会。

另一个显着优势是 MLOps 带来的可扩展性。随着组织处理更大的数据集和更复杂的模型，MLOps 实践使他们能够有效地扩展其 ML 操作。这种可扩展性确保企业能够在不影响性能或可靠性的情况下满足不断增长的需求。

区域分析

2023 年，北美在云机器学习运营 (MLOps) 市场中占据主导地位，占据了超过 41% 的收入份额总计1.8亿美元。这种领先地位可归因于使北美成为技术中心的几个关键因素l 进步和采用。

该地区拥有众多领先的科技公司和初创公司，它们在人工智能和机器学习领域不断创新。这些公司产生了对 MLOps 解决方案的需求，并为增强 MLOps 平台的先进技术的开发做出了贡献。专门从事人工智能和机器学习技术的高技能劳动力确保 MLOps 解决方案得到有效实施并发挥最大潜力。

北美强大的云技术基础设施进一步扩大了其在 MLOps 市场的领先地位。高速互联网连接、云解决方案的广泛采用以及对 IT 基础设施的大量投资，为使用基于云的操作部署复杂的机器学习模型创造了理想的环境。

北美关于数据隐私和使用的严格监管环境要求采用复杂的 MLOps 解决方案，提供增强的合规性和安全功能。数据敏感性至关重要的金融、医疗保健和零售等行业的公司尤其受益于 MLOps 平台的先进监控和管理功能。

这一合规性要求推动了 MLOps 解决方案的广泛采用，巩固了北美在全球市场的领先地位。这些因素共同凸显了该地区的主导地位，并可能推动云 MLOps 领域的持续增长和创新。

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 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
  • 其他地区MEA

主要参与者分析

在云机器学习运营 (MLOps) 市场中，几个主要参与者因其创新的解决方案和战略市场地位而脱颖而出。这些公司不仅引领技术创新，还围绕 MLOps 制定行业标准和实践。

IBM 公司凭借其强大的平台 IBM Watson Studio，已成为云 MLOps 市场的中坚力量。 IBM 对人工智能的高度重视以及在其 MLOps 解决方案中集成先进数据安全措施吸引了关注数据治理和合规性的大型企业。

DataRobot Inc. 是另一家重要参与者，以其自动化机器学习平台而闻名，该平台可简化机器学习模型的开发和部署。 DataRobot 的平台专为可访问性而设计，不仅允许数据科学家，而且还允许业务分析师在不需要高级编程知识的情况下构建预测模型。

微软公司通过其 Azure 机器学习服务增强了 MLOps 格局，该服务提供了广泛的机器学习工具。他们在云技术和人工智能方面的不断进步使微软成为赋能组织创新和优化机器学习工作流程的主导力量。

市场

• IBM Corporation
• DataRobot Inc.
• 微软公司
• Amazon Web Services Inc.
• Google LLC
• Dataiku
• Databricks
• HPE
• Lguazio
• ClearML
• Comet
• Cloudera
• Valohai
• 其他关键参与者

近期动态

• 2023年6月，Databricks以14亿美元收购了生成式人工智能初创公司MosaicML，增强了其在人工智能领域的能力模型训练和部署。
• 2024 年 10 月，名为 VESSL AI 的韩国 MLOps 平台为其 MLOps 平台筹集了1200 万美元资金，旨在将 GPU 成本削减高达 80%