MLOps

DevOps Методология

Основная статья: DevOps Методология

Машинное обучение Machine Learning

Основная статья: Машинное обучение Machine Learning

Хроника

2024: Объем мирового рынка MLOps за год достиг $1,58 млрд

По итогам 2024 года затраты на глобальном рынке MLOps достигли $1,58 млрд. Более трети от этой суммы обеспечил североамериканский регион. Такие данные приводятся в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого опубликованы 7 апреля 2025 года.

MLOps, или Machine Learning Operations, — это набор практик, автоматизирующих и упрощающих разработку, развертывание и эксплуатацию машинного обучения. Компании могут использовать MLOps для оптимизации и стандартизации процессов на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. Эти процессы включают разработку моделей, тестирование, интеграцию, запуск и управление инфраструктурой. Современная экосистема MLOps объединяет множество инструментов — от облачных платформ до открытых решений. Каждый инструмент выполняет определенные функции в процессе создания и поддержки систем машинного обучения.

Внедрение MLOps обеспечивает организациям ряд существенных преимуществ. Прежде всего это значительное ускорение вывода моделей на рынок: автоматизированные процессы сокращают путь от идеи до промышленного внедрения. Кроме того, MLOps освобождает специалистов от рутинных задач, что позволяет повысить эффективность работы команд. Автоматическое тестирование и мониторинг обеспечивают стабильность моделей в эксплуатации. Практики MLOps улучшают устранение неполадок и управление моделями в производстве. В частности, разработчики программного обеспечения могут отслеживать производительность систем и воспроизводить их поведение для решения проблем.

Но существуют и определенные сдерживающие факторы, одним из которых являются вопросы, связанные с безопасностью. Организациям необходимо обеспечить защиту конфиденциальных данных, безопасный доступ к моделям и инфраструктуре, а также соблюдение нормативных требований. Кроме того, важно иметь структурированный процесс проверки, оценки и утверждения моделей до их ввода в действие. Это может включать проверку справедливости, предвзятости и пр. Аналитики подчеркивают, что работа с устаревшими библиотеками является одной из наиболее распространенных проблем, с которой сталкиваются предприятия. Согласно отчету IBM об использовании искусственного интеллекта, примерно каждая пятая компания заявляет о трудностях в обеспечении безопасности данных.

По способу развертывания рынок подразделяется на облачный, локальный и гибридный сегменты. Облачные платформы предлагают комплексные решения для всего цикла машинного обучения. Однако доминирует гибридный сегмент: опасения по поводу безопасности и стоимости побуждают большинство компаний применять сбалансированный подход, который предусматривает совмещение облачных и локальных центров обработки данных. По сфере использования MLOps выделяются ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), производство, розничная торговля и пр. Значительный вклад в 2024 году обеспечили первые три направления: например, доля ИТ составила 27,6%. С географической точки зрения лидирует Северная Америка с затратами на уровне $0,57 млрд. В глобальном масштабе крупными игроками названы:

• DataRobot;
• Domino Data Lab;
• AWS;
• Microsoft;
• IBM;
• НРЕ Development;
• Allegro AI.;
• Mlflow;
• Google;
• Cloudera.

Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (показатель CAGR) на рассматриваемом рынке составит 35,5%. В результате, к 2032 году затраты могут увеличиться до $19,55 млрд.^[1]

Примечания