MLOps 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서: 구성 요소별(플랫폼, 서비스), 배포별(클라우드, 온프레미스), 조직 규모별, 수직별(BFSI, 소매 및 전자 상거래), 지역별 및 세그먼트별 예측, 2025-2030

MLOps 시장 성장 및 동향

Grand View Research, Inc.의 신규 보고서에 따르면 글로벌 MLOps 시장 규모는 2030년까지 166억 1,340만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 해당 시장은 2025년부터 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 40.5%로 성장할 전망입니다. 데이터로부터 통찰력을 얻고 고객 요구를 최적으로 충족시키기 위해 기업들은 수익 기회를 확대하기 위해 ML/AI 기반 프로젝트를 도입하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 생산성과 운영 효율성 향상을 위해 기업 전반에 걸쳐 ML 및 MLOps 도입을 필요로 하며, 이는 향후 수요를 더욱 강화할 전망이다. 기업들은 또한 IT 요구사항의 복잡성 증가를 완화하기 위해 머신러닝 모델을 훈련, 개발 및 운영하는 데 필요한 프로세스, 자원 및 툴링을 포함하는 MLOps 인프라에 투자해 왔다.

또한 이러한 플랫폼은 전체 머신러닝 라이프사이클에 걸쳐 비용 절감을 지원하며 시장 성장에 대한 수많은 전망을 창출합니다. 전 세계 기업들은 더 나은 고객 인사이트와 직원 생산성 향상을 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI/ML 시스템에 대한 투자를 늘리도록 설득받고 있습니다. 이러한 자동화 시스템은 데이터를 정확하고 신속하게 분석하고 복잡한 알고리즘을 사용하여 향후 단계를 예측함으로써 궁극적으로 기업의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2023년 1월, 인지 컴퓨팅 기업인 Semantix는 클라우드 관리형 MLOps 플랫폼 제공업체인 Elemeno Inc.의 인수를 발표했습니다.

Elemeno는 사용하기 쉬운 인터페이스로 ML 소프트웨어의 배포, 개발 및 관리를 자동화하는 것을 목표로 합니다. 또한 기업과 조직의 인공 지능 도입을 가속화할 계획입니다. 더욱이 MLOps는 워크플로 관리 도구와 트렌드 예측을 통합함으로써 기업 관리를 혁신했습니다. 또한 ML 기술에 대한 투자 증가가 수요 확장에 크게 기여하고 있습니다. 더불어 많은 기술 기업과 소규모 스타트업들이 가치 사슬 효율성 향상을 위해 비독점적 MLOps 플랫폼 도입에 투자하며 글로벌 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 고품질의 합리적인 가격의 자동화 기술 가용성 증가는 향후 몇 년간 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.

MLOps 시장 보고서 주요 내용

• 플랫폼 부문은 2024년 시장을 주도하며, 머신러닝 모델의 관리 및 운영 최적화 기능 덕분에 글로벌 매출에서 가장 높은 점유율을 차지했습니다.
• 플랫폼 부문은 2024년 시장을 주도하며 ML 모델 관리 및 운영 최적화 기능 덕분에 글로벌 매출에서 가장 높은 점유율을 차지했습니다.
• 2024년에는 온프레미스 부문이 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이는 높은 데이터 안전성과 보안성 등 온프레미스 배포가 제공하는 다양한 이점 덕분입니다.

• 대기업 부문은 2024년 시장을 주도하며 글로벌 매출에서 상당한 비중을 차지했습니다. 이는 대기업들이 운영에 대한 정량적 통찰력을 제공하기 위해 AI 기술과 데이터 과학을 점점 더 많이 도입하고 있기 때문입니다.

• BFSI 부문은 2024년 최대 매출 점유율을 기록했습니다. 금융 부문에서 머신러닝 도입이 증가하고 있으며, 이는 수익 관리, 레거시 시스템의 예측 유지보수, 사기 탐지 등 특정 과제 해결을 위한 것입니다.

• 북미 지역은 2024년 시장을 주도하며 전 세계 매출의 40.8% 이상을 차지했습니다. 이는 선진 경제권, 연구 기관 및 해당 지역에 기반을 둔 다양한 선도적 AI 기업들의 집중적인 AI 연구 개발 역량 덕분입니다.

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목차

제1장. 방법론 및 범위
1.1. 시장 세분화 및 범위
1.2. 연구 방법론
1.2.1. 정보 수집
1.3. 정보 또는 데이터 분석
1.4. 방법론
1.5. 연구 범위 및 가정
1.6. 시장 구성 및 검증
1.7. 국가별 세그먼트 점유율 계산
1.8. 데이터 출처 목록
제2장. 요약
2.1. 시장 전망
2.2. 세그먼트 전망
2.3. 경쟁사 분석
제3장. MLOps 시장 변수, 동향 및 범위
3.1. 시장 계보 전망
3.2. 시장 역학
3.2.1. 시장 동인 분석
3.2.2. 시장 제약 요인 분석
3.2.3. 산업 과제
3.3. MLOps 시장 분석 도구
3.3.1. 산업 분석 – 포터의
3.3.1.1. 공급자의 협상력
3.3.1.2. 구매자의 협상력
3.3.1.3. 대체재의 위협
3.3.1.4. 신규 진입자의 위협
3.3.1.5. 경쟁적 대립
3.3.2. PESTEL 분석
3.3.2.1. 정치적 환경
3.3.2.2. 경제 및 사회 환경
3.3.2.3. 기술적 환경
3.4. 문제점 분석
제4장. MLOps 시장: 구성 요소 추정 및 동향 분석
4.1. 세그먼트 대시보드
4.2. MLOps 시장: 구성 요소 동향 분석, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
4.3. 플랫폼
4.3.1. 플랫폼 시장 매출 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러)
4.4. 서비스
4.4.1. 서비스 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
제5장. MLOps 시장: 배포 추정 및 동향 분석
5.1. 세그먼트 대시보드
5.2. MLOps 시장: 배포 동향 분석, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
5.3. 클라우드
5.3.1. 클라우드 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
5.4. 온프레미스
5.4.1. 온프레미스 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
6장. MLOps 시장: 조직 규모 추정 및 동향 분석
6.1. 세그먼트 대시보드
6.2. MLOps 시장: 배포 동향 분석, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
6.3. 중소기업
6.3.1. 중소기업 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
6.4. 대기업
6.4.1. 대기업 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
7장. MLOps 시장: 조직 규모 추정 및 동향 분석
7.1. 세그먼트 대시보드
7.2. MLOps 시장: 조직 규모 동향 분석, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
7.3. BFSI
7.3.1. BFSI 시장 매출 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
7.4. 헬스케어 및 생명과학
7.4.1. 의료 및 생명 과학 시장 수익 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
7.5. 소매 및 전자상거래
7.5.1. 소매 및 전자 상거래 시장 수익 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
7.6. IT 및 통신
7.6.1. IT 및 통신 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
7.7. 에너지 및 유틸리티
7.7.1. 에너지 및 유틸리티 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
7.8. 정부 및 공공 부문
7.8.1. 정부 및 공공 부문 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
7.9. 미디어 및 엔터테인먼트
7.9.1. 미디어 및 엔터테인먼트 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
7.10. 기타
7.10.1. 기타 시장 수익 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
8장. MLOps 시장: 지역별 추정 및 동향 분석
8.1. 지역별 MLOps 시장 점유율, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
8.2. 북미
8.2.1. 북미 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
8.2.2. 미국
8.2.2.1. 미국 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.2.3. 캐나다
8.2.3.1. 캐나다 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.2.4. 멕시코
8.2.4.1. 멕시코 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.3. 유럽
8.3.1. 유럽 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.3.2. 영국
8.3.2.1. 영국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
8.3.3. 독일
8.3.3.1. 독일 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.3.4. 프랑스
8.3.4.1. 프랑스 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.4. 아시아 태평양
8.4.1. 아시아 태평양 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018 – 2030 (백만 달러)
8.4.2. 중국
8.4.2.1. 중국 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.4.3. 일본
8.4.3.1. 일본 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.4.4. 인도
8.4.4.1. 인도 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.4.5. 한국
8.4.5.1. 한국 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.4.6. 호주
8.4.6.1. 호주 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.5. 라틴 아메리카
8.5.1. 라틴 아메리카 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.5.2. 브라질
8.5.2.1. 브라질 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.6. 중동 및 아프리카
8.6.1. 중동 및 아프리카 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.6.2. 남아프리카 공화국
8.6.2.1. 남아프리카 공화국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
8.6.3. 아랍에미리트
8.6.3.1. UAE MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.6.4. 사우디아라비아
8.6.4.1. 사우디아라비아 MLOps 시장 규모 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
제9장. 경쟁 환경
9.1. 기업 분류
9.2. 기업 시장 포지셔닝
9.3. 참여사 개요
9.4. 재무 실적
9.5. 제품 벤치마킹
9.6. 기업 히트맵 분석
9.7. 전략 매핑
9.8. 기업 프로필/목록
9.8.1. IBM Corporation
9.8.1.1. 참가사 개요
9.8.1.2. 재무 성과
9.8.1.3. 제품 벤치마킹
9.8.1.4. 최근 동향
9.8.2. 마이크로소프트
9.8.2.1. 참가사 개요
9.8.2.2. 재무 실적
9.8.2.3. 제품 벤치마킹
9.8.2.4. 최근 동향
9.8.3. Google LLC
9.8.3.1. 참가사 개요
9.8.3.2. 재무 실적
9.8.3.3. 제품 벤치마킹
9.8.3.4. 최근 동향
9.8.4. Amazon Web Services, Inc.
9.8.4.1. 참가사 개요
9.8.4.2. 재무 실적
9.8.4.3. 제품 벤치마킹
9.8.4.4. 최근 동향
9.8.5. 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 디벨롭먼트 LP
9.8.5.1. 참가사 개요
9.8.5.2. 재무 실적
9.8.5.3. 제품 벤치마킹
9.8.5.4. 최근 동향
9.8.6. 넵튠 랩스(Neptune Labs, Inc.)
9.8.6.1. 참가사 개요
9.8.6.2. 재무 실적
9.8.6.3. 제품 벤치마킹
9.8.6.4. 최근 동향
9.8.7. 데이터로봇(DataRobot, Inc.)
9.8.7.1. 참가사 개요
9.8.7.2. 재무 실적
9.8.7.3. 제품 벤치마킹
9.8.7.4. 최근 동향
9.8.8. Dataiku.
9.8.8.1. 참가사 개요
9.8.8.2. 재무 실적
9.8.8.3. 제품 벤치마킹
9.8.8.4. 최근 동향
9.8.9. ALTERYX, INC.
9.8.9.1. 참가사 개요
9.8.9.2. 재무 실적
9.8.9.3. 제품 벤치마킹
9.8.9.4. 최근 동향
9.8.10. GAVS 테크놀로지스 N.A., Inc
9.8.10.1. 참가사 개요
9.8.10.2. 재무 실적
9.8.10.3. 제품 벤치마킹
9.8.10.4. 최근 동향

표 목록

표 1. 구성 요소별 글로벌 MLOps 시장, 2018-2030년 (백만 달러)
표 2. 2018-2030년 글로벌 MLOps 시장 규모: 배포 유형별 (백만 달러)
표 3. 2018-2030년 글로벌 MLOps 시장 규모 (조직 규모별, 백만 달러)
표 4 최종 사용처별 글로벌 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 5 지역별 글로벌 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 6 국가별 북미 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 7 국가별 유럽 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 8 국가별 아시아 태평양 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 9 라틴 아메리카 국가별 MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 10 국가별 MEA MLOps 시장, 2018-2030 (백만 달러)
표 11 신제품/서비스 출시 주요 기업.
표 12 인수 합병에 참여한 주요 기업.
표 13 연구 개발에 참여하는 주요 기업.
표 14 확장에 참여하는 주요 기업들.

도면 목록

그림 1 MLOps 시장 세분화
그림 2 시장 조사 과정
그림 3 정보 수집
그림 4. 1차 연구 패턴
그림 5 시장 조사 접근법
그림 6 시장 공식화 및 검증
그림 7 MLOps 시장 개요
그림 8 MLOps 시장 세분화 현황
그림 9 MLOps 시장 경쟁 환경 개요
그림 10 시장 동인 영향 분석
그림 11 시장 제약 요인 영향 분석
그림 12 MLOps 시장: 구성 요소 전망 주요 내용 (백만 달러)
그림 13 MLOps 시장: 구성 요소 이동 분석 2024년 및 2030년 (백만 달러)
그림 14 플랫폼 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 15 서비스 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030년 (백만 달러)
그림 16 MLOps 시장: 배포 전망 주요 내용 (백만 달러)
그림 17 MLOps 시장: 2024년 및 2030년 배포 동향 분석 (백만 달러)
그림 18 클라우드 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 19. 온프레미스 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 20 MLOps 시장: 조직 규모 전망 주요 내용 (백만 달러)
그림 21 MLOps 시장: 조직 규모 동향 분석 2024년 및 2030년 (백만 달러)
그림 22 중소기업 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 23 대기업 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 24 MLOps 시장: 수직적 전망 주요 요약 (백만 달러)
그림 25 MLOps 시장: 수직 이동 분석 2024년 및 2030년 (백만 달러)
그림 26 BFSI MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 27 의료 및 생명 과학 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 28 소매 및 전자 상거래 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
그림 29 IT 및 통신 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 30 에너지 및 유틸리티 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 31 정부 및 공공 부문 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 32 미디어 및 엔터테인먼트 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 33 기타 MLOps 시장 매출 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 34 지역별 시장: 주요 요점
그림 35 MLOps 시장: 지역별 전망, 2024년 및 2030년 (백만 달러)
그림 36 북미 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 37 미국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 38 캐나다 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 39 멕시코 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018-2030 (백만 달러)
그림 40 유럽 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 41 영국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 42 독일 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 43 프랑스 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 44 아시아 태평양 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 45 중국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 46 일본 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 47 인도 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 48. 2018년부터 2030년까지 한국 MLOps 시장 규모 추정 및 전망 (백만 달러)
그림 49 호주 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 50. 라틴 아메리카 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 51 브라질 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 52 MEA MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 53 사우디아라비아 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018~2030년 (백만 달러)
그림 54 UAE MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 55 남아프리카 공화국 MLOps 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)
그림 56 기업 분류
그림 57 기업 시장 포지셔닝
그림 58 전략 프레임워크

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❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖

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MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수, 모니터링을 포함하는 일련의 프로세스를 통합하고 최적화하는 방법론입니다. MLOps는 DevOps의 개념을 머신러닝에 맞게 확장한 것으로, 데이터 과학자, 엔지니어 및 IT 운영 팀 간의 협업을 촉진하여 머신러닝 모델이 실제 운영 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 합니다. MLOps의 개요는 크게 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 배포 및 모니터링의 네 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 전처리입니다. 머신러닝 모델은 데이터에 기반하여 학습하기 때문에, 데이터의 품질과 양은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 두 번째 단계에서는 훈련된 모델을 검증하고 최적화하는 과정이 포함됩니다. 이 과정에서는 다양한 알고리즘을 시도하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 모델을 찾습니다. 세 번째 단계는 모델을 운영 환경에 배포하는 것으로, 이는 모델이 실시간으로 예측을 수행하거나 배치 처리할 수 있도록 하는 작업입니다. 마지막으로, 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 피드백을 받아 개선하는 단계가 이어집니다. MLOps의 주요 종류로는 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포), 모델 서빙, 데이터 버전 관리, 실험 추적 및 모니터링이 있습니다. CI/CD는 소프트웨어 개발에서 사용되는 원칙을 머신러닝에 적용하여 모델을 쉽게 배포하고 업데이트할 수 있도록 합니다. 모델 서빙은 교육된 모델을 API 형태로 제공하여 다른 애플리케이션이나 서비스가 사용할 수 있도록 하는 작업입니다. 데이터 버전 관리는 데이터의 변화를 추적하고 필요한 경우 이전 버전으로 롤백할 수 있게 해 줍니다. 실험 추적은 다양한 실험 결과를 체계적으로 기록해 두어 향후 연구나 개발에 참고할 수 있게 합니다. 모니터링은 배포된 모델의 성능을 지속적으로 체크하고, 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있도록 도와줍니다. MLOps의 용도는 매우 다양합니다. 기업이 머신러닝 모델을 통한 비즈니스 인사이트 도출, 고객 맞춤형 서비스 제공, 운영 효율성 향상 등을 목표로 할 때 MLOps는 필수적인 역할을 합니다. 예를 들어, 금융업에서는 이상 거래 탐지 모델을 실시간으로 운영하여 사기를 예방할 수 있습니다. 제조업에서는 예측 유지보수 모델을 통해 가동 중지 시간을 줄이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. MLOps와 관련된 기술로는 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화, 데이터 레이크, 머신러닝 플랫폼 및 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch, Kubeflow) 등이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 유용하며, 컨테이너화 기술(Docker, Kubernetes 등)은 모델과 필요한 환경을 패키징하여 이식성을 높입니다. 데이터 레이크는 비정형 데이터를 통합하여 머신러닝 모델 개발에 활용할 수 있게 하고, 각종 머신러닝 플랫폼은 빠르고 효율적인 모델 개발을 가능하게 합니다. 이러한 기술들은 MLOps의 구현을 더욱 원활하게 만들어 주며, 기업이 경쟁력을 유지하고 지속적으로 혁신할 수 있도록 지원합니다.

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