Marché de l'informatique en mémoire - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (gestion des données en mémoire, plate-forme d'application en mémoire), par utilisateur final (BFSI, soins de santé, informatique et télécommunications, gouvernement, autre), par région, par concurrence, 2019-2029F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarché de l'informatique en mémoire - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (gestion des données en mémoire, plate-forme d'application en mémoire), par utilisateur final (BFSI, soins de santé, informatique et télécommunications, gouvernement, autre), par région, par concurrence, 2019-2029F
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 12,08 milliards USD |
| Taille du marché (2029) | 28,47 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 15,19 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | IT et télécommunications |
| Le plus grand Marché | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de l'informatique en mémoire était évalué à 12,08 milliards USD en 2023 et devrait connaître une forte croissance au cours de la période de prévision avec un TCAC de 15,19 % jusqu'en 2029.
Le marché de l'informatique en mémoire fait référence au secteur dynamique et en évolution rapide de l'industrie technologique dédié au développement, au déploiement et à l'utilisation de solutions informatiques innovantes qui exploitent le stockage en mémoire principale pour le traitement des données. L'informatique en mémoire consiste à stocker et à récupérer des données directement à partir de la RAM (Random Access Memory) de l'ordinateur, ce qui facilite un accès aux données et des vitesses de traitement plus rapides par rapport aux systèmes de stockage traditionnels sur disque. Ce marché englobe une large gamme d'applications et de technologies, notamment les bases de données, les plateformes d'analyse et les systèmes de traitement en temps réel.
Les entreprises de divers secteurs adoptent de plus en plus de solutions informatiques en mémoire pour améliorer la vitesse et l'efficacité des opérations gourmandes en données. Le marché se caractérise par des avancées continues dans les technologies matérielles et logicielles, répondant à la demande croissante d'analyses en temps réel, de traitement d'applications complexes et d'amélioration des performances globales. Alors que les organisations cherchent à exploiter les capacités de transformation de l'informatique en mémoire pour une prise de décision plus rapide et une agilité opérationnelle améliorée, le marché de l'informatique en mémoire reste un moteur essentiel de l'innovation technologique dans le paysage plus large de la gestion et du traitement des données.
Principaux moteurs du marché
Demande croissante de traitement et d'analyse des données en temps réel
Dans le paysage dynamique de l'environnement commercial actuel, les organisations reconnaissent de plus en plus l'importance cruciale du traitement et de l'analyse des données en temps réel. Les bases de données traditionnelles ont souvent du mal à suivre le rythme de l'afflux rapide de données provenant de diverses sources, ce qui entraîne des retards dans la prise de décision et entrave la capacité à obtenir rapidement des informations exploitables. L'informatique en mémoire, avec sa capacité à stocker et à traiter des données dans la mémoire principale d'un ordinateur, relève ce défi de front.
L'un des principaux moteurs du marché mondial de l'informatique en mémoire est la demande croissante de traitement de données en temps réel. Les entreprises de tous les secteurs tirent parti des solutions informatiques en mémoire pour analyser instantanément de grands ensembles de données, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées sur place. Qu'il s'agisse de transactions financières, d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement ou d'interactions avec les clients, le besoin d'informations instantanées propulse l'adoption des technologies informatiques en mémoire.
La prévalence croissante des appareils de l'Internet des objets (IoT) a encore alimenté la demande d'analyses en temps réel. L'informatique en mémoire permet aux entreprises de gérer en temps réel l'afflux massif de données générées par les appareils IoT, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités en matière de maintenance prédictive, de surveillance et d'efficacité opérationnelle globale.
Complexité croissante des applications métier
À mesure que les entreprises évoluent, leurs environnements informatiques et leurs exigences en matière d'applications évoluent également. La complexité croissante des applications métier modernes, caractérisées par des flux de travail complexes et une multitude de sources de données, pose un défi aux architectures informatiques traditionnelles. L'informatique en mémoire offre une solution en offrant un accès aux données et des vitesses de traitement plus rapides, améliorant ainsi les performances des applications complexes.
Les entreprises adoptent l'informatique en mémoire pour alimenter des applications gourmandes en ressources telles que la planification des ressources de l'entreprise (ERP), la gestion de la relation client (CRM) et la veille stratégique. La capacité du calcul en mémoire à gérer des requêtes et des transactions complexes avec une latence réduite en fait un choix idéal pour les organisations qui cherchent à rationaliser leurs opérations et à obtenir un avantage concurrentiel dans l'environnement commercial actuel en évolution rapide.
Progrès technologiques, notamment Big Data et IA
Les progrès technologiques continus, en particulier dans les domaines du Big Data et de l'intelligence artificielle (IA), sont des catalyseurs majeurs de la croissance du marché du calcul en mémoire. L'analyse du Big Data, motivée par la nécessité de tirer des informations exploitables d'ensembles de données vastes et diversifiés, nécessite des solutions informatiques capables de fournir un traitement de données à grande vitesse. La capacité du calcul en mémoire à stocker et à récupérer rapidement des données correspond parfaitement aux exigences de l'analyse du Big Data.
L'adoption des applications d'IA et d'apprentissage automatique (ML) a explosé dans tous les secteurs, nécessitant des architectures informatiques capables de prendre en charge les charges de travail de calcul intensives associées à ces technologies. Le calcul en mémoire offre la vitesse et la réactivité nécessaires pour alimenter les applications d'IA et de ML, permettant aux organisations de tirer des prévisions plus précises et plus rapides de leurs modèles.
Adoption croissante du cloud computing
Le passage mondial au cloud computing remodèle le paysage de l'infrastructure informatique, et le calcul en mémoire surfe sur cette vague de transformation. Le cloud computing offre évolutivité, flexibilité et rentabilité, ce qui en fait un choix attrayant pour les organisations qui cherchent à optimiser leurs ressources informatiques. L'informatique en mémoire, lorsqu'elle est intégrée aux environnements cloud, améliore les performances globales des applications et des bases de données en exploitant les capacités informatiques distribuées du cloud.
Les entreprises déploient de plus en plus de solutions informatiques en mémoire dans le cloud pour tirer parti des avantages des deux technologies. Cette intégration permet aux entreprises de faire évoluer leurs ressources informatiques de manière dynamique en fonction de la demande, ce qui leur permet de gérer efficacement des charges de travail variables. La synergie entre l'informatique en mémoire et le cloud computing s'aligne sur la tendance générale des organisations à migrer leur infrastructure informatique vers le cloud pour une meilleure agilité et des économies de coûts.
Accent croissant sur la veille stratégique en temps réel
Dans le paysage commercial concurrentiel, la capacité d'accéder à la veille stratégique en temps réel devient un impératif stratégique. Les méthodes traditionnelles de traitement par lots ne parviennent pas à offrir l'immédiateté nécessaire à une prise de décision rapide. L'informatique en mémoire apparaît comme un moteur essentiel pour répondre à la demande croissante de veille stratégique en temps réel, permettant aux organisations d'analyser les données instantanément et de réagir rapidement aux changements du marché.
L'intégration de l'informatique en mémoire aux outils de veille stratégique (BI) permet aux utilisateurs d'interagir avec de grands ensembles de données et de les analyser en temps réel, ce qui conduit à une prise de décision plus éclairée. Qu'il s'agisse de surveiller les indicateurs de performance clés, d'analyser les tendances du marché ou de suivre les mesures opérationnelles, la rapidité et la réactivité offertes par l'informatique en mémoire contribuent de manière significative à améliorer l'efficacité des processus de BI.
Complexité croissante des menaces de cybersécurité
À mesure que le paysage numérique s'étend, la complexité et la sophistication des menaces de cybersécurité augmentent également. Les organisations sont confrontées à un éventail de cyberrisques en constante évolution, notamment les logiciels malveillants, les ransomwares et les menaces persistantes avancées. L'informatique en mémoire joue un rôle crucial dans le renforcement des défenses de cybersécurité en fournissant une analyse en temps réel des données de sécurité.
Les systèmes de sécurité traditionnels s'appuient souvent sur le traitement par lots, ce qui peut entraîner des retards dans l'identification et la réponse aux incidents de sécurité. L'informatique en mémoire permet l'analyse continue des données de sécurité en temps réel, ce qui permet une détection immédiate des anomalies et une réponse rapide aux menaces potentielles. Cette approche proactive est essentielle dans le paysage actuel de la cybersécurité, où une réponse rapide peut faire la différence entre la prévention d'une violation et l'atténuation de son impact.
Les politiques gouvernementales sont susceptibles de propulser le marché
Incitations à l'investissement pour la recherche et le développement de l'informatique en mémoire
Les gouvernements jouent un rôle essentiel dans la promotion de l'innovation et du progrès technologique à l'intérieur de leurs frontières. Reconnaissant le potentiel transformateur du calcul en mémoire pour stimuler la croissance économique et la compétitivité, les gouvernements du monde entier élaborent des politiques visant à encourager la recherche et le développement dans ce domaine. Ces politiques comprennent souvent des incitations à l'investissement telles que des crédits d'impôt, des subventions et des subventions pour stimuler la participation du secteur privé aux initiatives de R&D en calcul en mémoire.
Dans de nombreux pays, les gouvernements collaborent avec des institutions universitaires, des organismes de recherche et des acteurs de l'industrie pour créer un écosystème favorable à l'innovation en calcul en mémoire. En fournissant un soutien financier et en facilitant les partenariats, les gouvernements visent à accélérer le développement de technologies de pointe, garantissant que leurs pays restent à l'avant-garde du marché mondial du calcul en mémoire.
Réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données pour protéger les implémentations de calcul en mémoire
La dépendance croissante à l'égard du calcul en mémoire pour le traitement des données en temps réel soulève des inquiétudes concernant la confidentialité et la sécurité des données. Les gouvernements du monde entier répondent à ces préoccupations en mettant en œuvre des réglementations et des politiques strictes pour protéger les informations sensibles. Ces réglementations imposent souvent l'adoption de mécanismes de chiffrement robustes, de contrôles d'accès et de conformité aux normes internationales de protection des données.
Les gouvernements jouent également un rôle crucial en facilitant la collaboration entre les secteurs public et privé pour établir les meilleures pratiques en matière de sécurisation des implémentations informatiques en mémoire. En créant un cadre réglementaire qui donne la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, les gouvernements visent à instaurer la confiance entre les entreprises et les consommateurs, favorisant ainsi le déploiement responsable et sécurisé des technologies informatiques en mémoire.
Normes et réglementations en matière d'interopérabilité pour favoriser la croissance du marché
L'interopérabilité des solutions informatiques en mémoire avec les technologies existantes est essentielle pour une intégration transparente dans divers environnements informatiques. Les gouvernements reconnaissent l'importance d'établir des normes pour assurer la compatibilité et l'interopérabilité entre différentes plateformes et différents fournisseurs. Des politiques sont formulées pour encourager la collaboration du secteur dans la définition et le respect de ces normes, favorisant ainsi un écosystème de marché sain et compétitif.
En favorisant l'interopérabilité, les gouvernements visent à éliminer les barrières à l'entrée pour les entreprises, à stimuler l'innovation et à créer des conditions de concurrence équitables pour les fournisseurs. Les politiques de normalisation contribuent à l'évolutivité des solutions informatiques en mémoire, permettant aux organisations d'adopter ces technologies en toute confiance, sachant qu'elles peuvent les intégrer efficacement à leur infrastructure informatique existante.
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Principaux défis du marché
Complexités d'intégration et compatibilité des systèmes existants
L'un des principaux défis auxquels est confronté le marché mondial de l'informatique en mémoire est la complexité inhérente à l'intégration de ces technologies avancées dans les infrastructures informatiques existantes, en particulier lorsqu'il s'agit de systèmes existants. De nombreuses organisations fonctionnent sur un ensemble diversifié de technologies et d'applications qui ont été développées et perfectionnées au fil des ans. Ces systèmes existants manquent souvent de la flexibilité et de l'architecture requises pour intégrer de manière transparente des solutions informatiques en mémoire.
L'informatique en mémoire repose sur le stockage et le traitement de grands ensembles de données dans la mémoire principale de l'ordinateur pour un accès rapide. Les systèmes existants, qui ont été conçus avec des architectures et des mécanismes de stockage différents à l'esprit, peuvent avoir du mal à s'adapter aux exigences de l'informatique en mémoire. Ce défi peut se manifester par des problèmes tels que des disparités de format de données, des API incompatibles et la nécessité d'apporter des modifications importantes aux applications existantes.
La complexité de l'intégration pose un double défi. Tout d'abord, les organisations peuvent être confrontées à des coûts initiaux et à des investissements en ressources importants pour réviser ou remplacer les systèmes existants afin de les rendre compatibles avec le calcul en mémoire. Ensuite, le processus de transition peut perturber les opérations commerciales régulières, provoquant des temps d'arrêt potentiels et affectant la productivité globale. Pour relever ce défi, les entreprises ont besoin d'une planification minutieuse, de feuilles de route stratégiques pour la migration et, dans certains cas, d'implémentations progressives pour minimiser les perturbations.
Les problèmes de compatibilité vont au-delà des seuls aspects techniques. Il peut y avoir une résistance organisationnelle au changement, une réticence à investir dans une nouvelle infrastructure et des inquiétudes concernant les perturbations potentielles des processus commerciaux critiques. Les gouvernements et les organismes industriels peuvent jouer un rôle dans l'atténuation de ce défi en fournissant des lignes directrices, des normes et des incitations aux entreprises pour mettre à niveau leurs systèmes et adopter le potentiel transformateur du calcul en mémoire.
Implications financières et problèmes de retour sur investissement (ROI)
Bien que le calcul en mémoire offre une vitesse et une efficacité inégalées, les coûts initiaux associés à la mise en œuvre et à la maintenance de ces technologies peuvent constituer un obstacle important pour de nombreuses organisations. Les coûts élevés sont principalement attribués au besoin de quantités importantes de mémoire vive (RAM), de matériel spécialisé et de solutions logicielles avancées. L'investissement en capital requis pour l'infrastructure informatique en mémoire, en particulier pour les déploiements à grande échelle, peut être décourageant.
Les organisations doivent tenir compte des coûts opérationnels permanents, notamment de la maintenance, de la formation et des mises à jour logicielles. Le besoin de professionnels qualifiés qui comprennent les complexités du calcul en mémoire ajoute une autre couche de dépenses. Cela est particulièrement difficile car il existe une pénurie de personnel qualifié dans ce domaine spécialisé, ce qui entraîne une concurrence accrue pour les personnes qualifiées et peut entraîner une hausse des coûts de main-d'œuvre.
La préoccupation concernant le retour sur investissement (ROI) ajoute un autre niveau de complexité aux implications financières. Les organisations peuvent se demander si les avantages du calcul en mémoire, tels que des vitesses de traitement plus rapides et des analyses en temps réel, justifient les dépenses initiales et continues importantes. Le calcul du retour sur investissement peut également être difficile en raison de la nature intangible de certains avantages, tels qu'une meilleure prise de décision ou une satisfaction client accrue.
Aborder les implications financières et les préoccupations en matière de retour sur investissement nécessite une évaluation complète des besoins et des objectifs spécifiques de chaque organisation. Les gouvernements et les associations industrielles peuvent jouer un rôle dans la résolution de ce problème en offrant des incitations financières, des allègements fiscaux ou des subventions pour encourager les entreprises à investir dans l'informatique en mémoire. En outre, les fournisseurs du marché de l'informatique en mémoire peuvent explorer des modèles de tarification innovants, des solutions basées sur le cloud ou des partenariats pour rendre ces technologies plus accessibles à un plus large éventail d'organisations.
Principales tendances du marché
Demande croissante de traitement de données en temps réelÂ
Dans le paysage commercial actuel en évolution rapide, les organisations de divers secteurs reconnaissent de plus en plus l'importance du traitement de données en temps réel pour prendre des décisions éclairées, obtenir des avantages concurrentiels et améliorer l'efficacité opérationnelle. Cette tendance stimule considérablement la demande de solutions informatiques en mémoire.
Le traitement des données en temps réel permet aux entreprises d'analyser et d'agir sur les données au fur et à mesure qu'elles sont générées ou reçues, plutôt que de s'appuyer sur des méthodes de traitement par lots traditionnelles. Avec la croissance exponentielle des données provenant de sources telles que les appareils IoT, les médias sociaux et les transactions de commerce électronique, les organisations ont besoin de technologies avancées telles que le calcul en mémoire pour gérer des volumes massifs de données et extraire instantanément des informations précieuses.
L'un des principaux moteurs de la demande de traitement des données en temps réel est la nécessité pour les entreprises d'offrir des expériences client fluides. Dans des secteurs tels que la finance, le commerce électronique et les télécommunications, les clients s'attendent à des réponses instantanées et à des interactions personnalisées. Le calcul en mémoire permet aux organisations de traiter de vastes quantités de données client en temps réel, ce qui leur permet de fournir des recommandations personnalisées, de détecter les activités frauduleuses et de résoudre rapidement les demandes des clients.
L'adoption croissante des applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) alimente encore davantage la demande de traitement des données en temps réel. Les algorithmes d'IA et de ML nécessitent l'accès à de grands ensembles de données et la capacité d'analyser les données en temps réel pour fournir des prévisions et des informations précises. L'informatique en mémoire offre la vitesse et l'évolutivité nécessaires pour prendre en charge les charges de travail d'IA et de ML, ce qui en fait une technologie essentielle pour les organisations qui cherchent à tirer parti de la prise de décision basée sur les données.
Un autre facteur qui stimule la demande de traitement de données en temps réel est l'émergence de l'informatique de pointe. Avec la prolifération des appareils IoT à la périphérie du réseau, les organisations cherchent à traiter les données plus près de leur source pour minimiser la latence et l'utilisation de la bande passante. L'informatique en mémoire permet aux appareils périphériques d'analyser et de répondre aux données en temps réel, facilitant ainsi les cas d'utilisation tels que la maintenance prédictive, les véhicules autonomes et les villes intelligentes.
La demande croissante de capacités de traitement de données en temps réel est une tendance importante du marché qui stimule la croissance du marché mondial de l'informatique en mémoire. Alors que les organisations s'efforcent de rester compétitives dans un monde axé sur les données, les solutions informatiques en mémoire continueront de jouer un rôle crucial pour permettre des informations et une prise de décision en temps réel.
Informations sectorielles
Informations sur l'utilisateur final
Le segment BFSI détenait la plus grande part de marché en 2023. Dans le secteur BFSI, la capacité à traiter les transactions en temps réel est essentielle. Le calcul en mémoire permet un stockage et une récupération rapides des données, ce qui permet aux institutions financières de traiter les transactions rapidement. Cela est particulièrement crucial pour des activités telles que le trading haute fréquence et les paiements en temps réel.
Le secteur BFSI est confronté à des défis constants liés à la gestion des risques et à la détection des fraudes. Le calcul en mémoire facilite l'analyse rapide de grands ensembles de données, permettant aux institutions financières de détecter les anomalies, d'évaluer les risques et d'identifier les activités potentiellement frauduleuses en temps réel.
Le calcul en mémoire améliore la vitesse et l'efficacité de l'analyse des données. Les institutions financières peuvent analyser de gros volumes de données en temps réel pour obtenir des informations sur le comportement des clients, les tendances du marché et les opportunités d'investissement. Cette capacité est essentielle pour prendre des décisions éclairées et opportunes sur les marchés financiers dynamiques.
Le secteur BFSI évolue dans un environnement hautement réglementé, avec des exigences strictes en matière de conformité et de reporting. Le calcul en mémoire permet de récupérer et d'analyser rapidement les données, de rationaliser les processus de conformité et de garantir un reporting rapide aux autorités réglementaires.
Le calcul en mémoire permet aux institutions financières de fournir une expérience client transparente et personnalisée. En analysant les données clients en temps réel, les banques peuvent proposer des recommandations de produits ciblées, un marketing personnalisé et un service client amélioré, contribuant ainsi à la satisfaction et à la fidélité des clients.
Certaines opérations financières, telles que la modélisation et les simulations quantitatives complexes, nécessitent des capacités de calcul hautes performances. Le calcul en mémoire répond à ces exigences en offrant un traitement de données rapide et efficace, prenant en charge des activités telles que la modélisation des risques et le trading algorithmique.
L'évolutivité des solutions de calcul en mémoire s'aligne bien sur la nature dynamique du secteur BFSI. Les institutions financières peuvent faire évoluer leur infrastructure en mémoire pour gérer des volumes de données croissants et des exigences commerciales en constante évolution, garantissant ainsi l'adaptabilité dans un paysage industriel en évolution rapide.
L'informatique en mémoire offre un avantage concurrentiel aux organisations BFSI. La capacité de traiter et d'analyser les données en temps réel permet aux institutions financières de réagir rapidement aux changements du marché, d'optimiser les stratégies d'investissement et d'obtenir un avantage concurrentiel sur leurs pairs.
Informations régionales
L'Amérique du Nord détenait la plus grande part du marché mondial de l'informatique en mémoire en 2023, grâce à des facteurs tels que la présence de grandes entreprises technologiques, des investissements élevés en R&D et l'adoption précoce de technologies de pointe.
L'Amérique du Nord, en particulier la Silicon Valley en Californie, est un centre mondial de premier plan pour l'innovation technologique et les efforts entrepreneuriaux. Dans cette région dynamique résident une myriade d'entreprises technologiques, d'instituts de recherche et de startups dédiées à la mise au point de solutions informatiques de pointe, notamment l'informatique en mémoire. Très tôt, de nombreuses entreprises nord-américaines ont reconnu le potentiel de transformation de la technologie informatique en mémoire. Ils ont adopté sa promesse de traitement accéléré des données, d'analyses en temps réel et de performances accrues, catalysant son adoption généralisée dans divers secteurs. Le continent abrite certaines des plus grandes entreprises du monde dans les secteurs de la finance, de la technologie, de la santé et de la vente au détail. Ces entités, aux prises avec des demandes substantielles de traitement des données, investissent volontiers dans des technologies de pointe comme l'informatique en mémoire pour renforcer leur avantage concurrentiel. L'Amérique du Nord dispose d'un écosystème florissant d'institutions de recherche, d'universités et de laboratoires dédiés à l'avancement des technologies informatiques. Ces entités collaborent étroitement avec les acteurs du secteur pour innover et commercialiser des solutions informatiques en mémoire, favorisant ainsi la croissance du marché.
La disponibilité du capital-risque et du financement par capital-investissement en Amérique du Nord permet aux startups et aux entreprises émergentes du domaine de l'informatique en mémoire d'obtenir des investissements cruciaux pour la recherche, le développement et les efforts d'expansion du marché. Le paysage réglementaire en Amérique du Nord, en particulier aux États-Unis, accorde une grande importance à la confidentialité et à la sécurité des données. Cette dynamique pousse les entreprises à adopter des technologies informatiques sophistiquées telles que l’informatique en mémoire pour renforcer l’efficacité du traitement des données tout en adhérant à des réglementations strictes telles que le RGPD et le CCPA. L’Amérique du Nord dispose d’une main-d’œuvre hautement qualifiée composée d’ingénieurs logiciels, de scientifiques des données et de professionnels de la technologie compétents dans la conception et le déploiement de solutions informatiques en mémoire. Ce riche vivier de talents souligne le leadership de la région en matière d'innovation et de promotion de l'adoption généralisée des technologies informatiques en mémoire.
Développements récents
En janvier 2022, Samsung Electronics, un leader mondial de la technologie avancée des semi-conducteurs, a annoncé une réalisation révolutionnaire la démonstration réussie du premier calcul en mémoire au monde utilisant la mémoire vive magnétorésistive (MRAM). Ce développement innovant souligne l'engagement de Samsung à repousser les limites de la technologie des semi-conducteurs et renforce sa position à l'avant-garde des avancées de l'industrie.
Principaux acteurs du marché
- SAP SE
- IBM Corporation
- Oracle Société
- Microsoft Corporation
- SAS Institute Inc.
- Cloud Software Group Inc.
- Software AG
- Fujitsu Ltd.
- Altibase Corporation
- GigaSpaces Technologies Ltd.
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