全球 MLOP 市场 – 行业趋势和 2031 年预测

MLOP 市场分析和规模

机器学习操作 (MLOps) 是指用于简化和自动化生产环境中机器学习模型的部署、监控和管理的一组实践和工具。MLOps 旨在通过确保整个机器学习生命周期的一致性、可靠性和可扩展性来弥合机器学习模型的开发和部署之间的差距。

Data Bridge Market Research 分析称，2023 年全球 MLOP 市场规模为 76.2 亿美元，预计到 2031 年将达到 116.9 亿美元，预计在 2024 年至 2031 年的预测期内复合年增长率为 5.5%。除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察外，Data Bridge Market Research 团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。

报告范围和市场细分

市场定义

MLOps 包含一系列解决方案和服务，可简化整个机器学习生命周期，从模型开发和训练到部署、监控和管理。这些 MLOps 工具弥合了数据科学与生产之间的差距，确保了高效的工作流程、优化的模型性能以及机器学习模型顺利集成到各个行业的实际应用中。

MLOP 市场动态

驱动程序

• 对改进模型治理和可解释性的需求日益增长

对改进模型管理和可解释性的需求日益增长，这是推动全球 MLOps（机器学习运营）市场向前发展的重要驱动力。随着组织越来越多地将机器学习模型集成到其运营中，人们更加重视确保这些模型的可靠性、透明度和可追溯性。增强的模型治理涉及建立严格的政策和控制来管理机器学习模型的整个生命周期，解决版本控制、合规性和风险管理等方面的问题。此外，对增强可解释性的需求正在推动工具和技术的开发，以解释模型决策，为利益相关者提供对模型行为的洞察并实现明智的决策。对治理和可解释性的重视凸显了 MLOps 解决方案在机器学习部署中促进信任、合规性和可靠性方面发挥的关键作用，从而推动市场增长。

• 云计算采用率和可扩展性不断提高

云计算的不断普及和对可扩展性的追求是推动全球 MLOps（机器学习运营）市场发展的关键驱动因素。随着组织越来越多地利用云平台来托管其机器学习基础设施，迫切需要能够与云环境无缝集成并促进可扩展模型部署和管理的 MLOps 解决方案。基于云的 MLOps 服务提供了无与伦比的灵活性，使企业能够根据不断变化的需求快速扩展其机器学习运营，同时简化协作、版本控制和资源优化。因此，云采用率的提高和可扩展性要求的融合凸显了 MLOps 解决方案在全球范围内协调高效、灵活和可扩展的机器学习工作流程方面不可或缺的作用。

机会

• 与新兴技术的融合

与新兴技术的集成为全球 MLOps 市场带来了重大机遇。随着人工智能 (AI)、边缘计算、物联网 (IoT) 和区块链等新技术的不断发展，对能够与这些新兴技术无缝集成的高级 MLOps 解决方案的需求也随之增加。利用 MLOps 工具和实践，组织可以提高其跨不同领域的 AI 和机器学习计划的效率、可靠性和可扩展性。与新兴技术的集成使 MLOps 平台能够解决复杂的用例，例如实时分析、预测性维护、自主系统和个性化用户体验，从而为市场创新和竞争差异化开辟新的途径。

• 中小企业和个人开发商受到日益关注

对中小企业 (SME) 和个人开发者的日益关注为全球 MLOps 市场带来了重大机遇。随着机器学习和人工智能的应用范围扩大到大型企业之外，中小企业和个人开发者越来越多地寻求可访问且经济高效的 MLOps 解决方案，以满足其特定需求和资源限制。为了满足这一不断增长的市场需求，MLOps 提供商吸引了大量潜在客户，这些客户渴望利用机器学习功能来增强其产品、服务和运营。此外，通过用户友好的 MLOps 平台为中小企业和个人开发者提供支持可以使高级分析和自动化的访问更加民主化，促进创新并推动机器学习技术在不同行业和应用中的更广泛采用。

限制/挑战

• 数据安全风险上升

数据安全风险的升级对全球 MLOP 市场构成了重大挑战。随着机器学习操作中使用的敏感数据（包括个人身份信息和专有业务数据）的激增，数据泄露、未经授权的访问和恶意攻击的可能性变得越来越明显。确保整个 MLOps 生命周期（从培训到部署等）中数据的机密性、完整性和可用性需要强大的安全措施并遵守严格的合规标准。然而，MLOps 工作流程的复杂性，加上数据处理和存储的分布式特性，使安全工作变得复杂，并增加了对网络威胁的脆弱性。

• MLOps 工具的复杂性

MLOps 工具的复杂性成为全球 MLOps 市场面临的重大挑战。虽然这些工具提供了管理和部署机器学习模型的高级功能，但其复杂性往往会给采用带来障碍，尤其是对于缺乏专业知识或资源的组织而言。复杂的 MLOps 工具可能需要大量培训和技术熟练程度才能有效操作，从而导致实施时间更长、成本更高、错误风险更高。此外，MLOps 领域的快速创新进一步加剧了这一挑战，因为组织难以跟上不断发展的技术和最佳实践的步伐。

本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响，分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需获取更多市场信息，请联系 Data Bridge 市场研究部门获取分析师简报，我们的团队将帮助您做出明智的市场决策，实现市场增长。

最新动态

• 2021 年 5 月，Google Cloud 推出了托管机器学习平台 Vertex AI，整合了用于构建、训练和部署机器学习模型的各种服务，简化了 AI 开发生命周期。该计划旨在简化模型开发和部署流程，使组织能够加速 AI 采用并有效实现业务目标
• 2019 年 9 月，DataRobot 在收购 ParallelM 后推出了 MLOps 解决方案，集成了模型管理和监控功能，可在企业范围内集中部署、监控和管理机器学习模型，最终提高 AI 部署效率。该计划旨在通过提供自动化和管理整个机器学习生命周期的综合解决方案，解决组织在从 AI 项目中获得可衡量价值方面面临的挑战

全球 MLOP 市场范围

市场根据组件、部署模式、组织规模和行业垂直度进行细分。这些细分市场之间的增长将帮助您分析行业中增长微弱的细分市场，并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察，帮助他们做出战略决策，确定核心市场应用。

成分

• 平台
• 服务

部署模式

• 本地
• 云
• 杂交种

组织规模

• 大型企业
• 中小企业

垂直行业

• 金融服务（BFSI）
• 制造业
• 信息技术（IT）和电信
• 零售和电子商务
• 卫生保健
• 其他的

MLOP 市场区域分析/洞察

如上所述，对市场进行了分析，并按地区、组件、部署模式、组织规模和行业垂直领域提供了市场规模洞察和趋势。

市场覆盖的地区包括北美洲、南美洲、欧洲、亚太地区以及中东和非洲。全球 MLOP 市场报告涵盖的国家包括美国、加拿大、墨西哥、巴西、阿根廷、南美洲其他地区、德国、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲其他地区、日本、中国、印度、韩国、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲其他地区。

北美在全球 MLOps 市场占据主导地位有几个原因。该地区拥有强大的技术公司、研究机构和专门从事机器学习和数据科学的熟练专业人员生态系统，促进创新并推动市场领导地位。此外，北美拥有许多领先的云服务提供商，提供可扩展的基础设施和先进的 MLOps 解决方案，可满足各种业务需求。此外，该地区强大的监管环境加上成熟的企业市场鼓励广泛采用 MLOps 实践，以确保合规性、治理和风险管理。此外，北美的创业文化和风险投资生态系统促进了 MLOps 领域初创企业和新兴企业的快速增长，有助于该地区在全球市场占据主导地位。总体而言，技术专长、支持性基础设施、监管框架和创业活力的融合使北美成为推动全球 MLOps 进步和采用的领跑者。

由于几个关键因素，亚太地区成为全球 MLOP 市场增长最快的地区。该地区各行各业都在经历快速的数字化转型，推动采用机器学习和人工智能技术来提高业务效率和竞争力。随着亚太地区的组织越来越认识到数据驱动洞察的战略重要性，对 MLOps 解决方案的需求也日益增长，以简化机器学习模型的开发、部署和管理。

报告的区域部分还提供了影响市场当前和未来趋势的各个市场影响因素和国内市场监管变化。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测各个国家市场情景的一些指标。此外，在提供区域数据的预测分析时，还考虑了全球品牌的存在和可用性以及由于来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税的影响和贸易路线。   

竞争格局和 MLOP 市场份额分析

市场竞争格局提供了竞争对手的详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、产生的收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度以及应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对市场的关注有关。

市场上的一些主要参与者包括：

• Databricks（美国）
• Domino 数据实验室（美国）
• Kubeflow (谷歌出品) (美国)
• Amazon SageMaker（美国）
• 图纸空间渐变（美国）
• Fiddler AI（美国）
• MLflow（由 Databricks 提供）（美国）
• 瓦洛海语（芬兰）
• 厚皮动物（美国）
• ZenML（德国）

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