Рынок вычислений в памяти — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (управление данными в памяти, платформа приложений в памяти), по конечным пользователям (BFSI, здравоохранение, ИТ и телекоммуникации, правительство, другие), по регионам, по конкуренции, 2019–2029F

Обзор рынка

Глобальный рынок вычислений в оперативной памяти оценивался в 12,08 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 15,19% до 2029 года.

Рынок вычислений в оперативной памяти относится к динамичному и быстро развивающемуся сектору технологической отрасли, посвященному разработке, развертыванию и использованию инновационных вычислительных решений, которые используют оперативную память для обработки данных. In-memory computing подразумевает хранение и извлечение данных непосредственно из оперативной памяти компьютера (ОЗУ), что обеспечивает более быстрый доступ к данным и скорость обработки по сравнению с традиционными дисковыми системами хранения. Этот рынок охватывает широкий спектр приложений и технологий, включая базы данных, аналитические платформы и системы обработки в реальном времени.

Компании в различных отраслях все чаще внедряют решения для вычислений в памяти для повышения скорости и эффективности операций с интенсивным использованием данных. Рынок характеризуется постоянными усовершенствованиями в области аппаратных и программных технологий, удовлетворяя растущий спрос на аналитику в реальном времени, сложную обработку приложений и повышение общей производительности. Поскольку организации стремятся использовать преобразующие возможности вычислений в памяти для более быстрого принятия решений и повышения оперативной гибкости, рынок вычислений в памяти остается важнейшим драйвером технологических инноваций в более широком ландшафте управления и обработки данных.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на обработку и аналитику данных в реальном времени

В динамичном ландшафте современной бизнес-среды организации все больше осознают критическую важность обработки и аналитики данных в реальном времени. Традиционные базы данных часто не успевают за быстрым притоком данных из различных источников, что приводит к задержкам в принятии решений и затрудняет возможность быстрого получения действенных идей. Вычисления в памяти, с их способностью хранить и обрабатывать данные в основной памяти компьютера, напрямую решают эту проблему.

Одним из ключевых драйверов мирового рынка вычислений в памяти является растущий спрос на обработку данных в реальном времени. Предприятия в различных отраслях используют решения для вычислений в оперативной памяти для мгновенного анализа больших наборов данных, что позволяет им принимать обоснованные решения на месте. Будь то финансовые транзакции, оптимизация цепочки поставок или взаимодействие с клиентами, потребность в мгновенной информации стимулирует внедрение технологий вычислений в оперативной памяти.

Растущая распространенность устройств Интернета вещей (IoT) еще больше подстегнула спрос на аналитику в реальном времени. Вычисления в оперативной памяти позволяют организациям обрабатывать огромный поток данных, генерируемых устройствами IoT, в реальном времени, открывая новые возможности для предиктивного обслуживания, мониторинга и общей эффективности работы.

Повышение сложности бизнес-приложений

По мере развития предприятий растут и их ИТ-ландшафты и требования к приложениям. Растущая сложность современных бизнес-приложений, характеризующаяся запутанными рабочими процессами и множеством источников данных, создает проблему для традиционных вычислительных архитектур. Вычисления в памяти предоставляют решение, предлагая более быстрый доступ к данным и скорость обработки, тем самым повышая производительность сложных приложений.

Предприятия внедряют вычисления в памяти для питания ресурсоемких приложений, таких как планирование ресурсов предприятия (ERP), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и бизнес-аналитика. Способность вычислений в памяти обрабатывать сложные запросы и транзакции с уменьшенной задержкой делает их идеальным выбором для организаций, стремящихся оптимизировать свои операции и получить конкурентное преимущество в современной быстро меняющейся бизнес-среде.

Достижения в области технологий, включая большие данные и ИИ

Постоянные достижения в области технологий, особенно в области больших данных и искусственного интеллекта (ИИ), являются основными катализаторами роста рынка вычислений в памяти. Аналитика больших данных, обусловленная необходимостью извлекать полезные сведения из обширных и разнообразных наборов данных, требует вычислительных решений, которые могут обеспечить высокоскоростную обработку данных. Способность вычислений в памяти быстро хранить и извлекать данные идеально соответствует требованиям аналитики больших данных.

Внедрение приложений ИИ и машинного обучения (МО) резко возросло во всех отраслях, что требует вычислительных архитектур, способных поддерживать интенсивные вычислительные нагрузки, связанные с этими технологиями. Вычисления в памяти обеспечивают необходимую скорость и отзывчивость для приложений ИИ и МО, позволяя организациям получать более точные и своевременные прогнозы из своих моделей.

Растущее внедрение облачных вычислений

Глобальный сдвиг в сторону облачных вычислений меняет ландшафт ИТ-инфраструктуры, и вычисления в памяти оседлали эту волну трансформации. Облачные вычисления обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, что делает их привлекательным выбором для организаций, желающих оптимизировать свои ИТ-ресурсы. Вычисления в памяти при интеграции с облачными средами повышают общую производительность приложений и баз данных за счет использования возможностей распределенных вычислений облака.

Предприятия все чаще развертывают решения для вычислений в памяти в облаке, чтобы использовать преимущества обеих технологий. Эта интеграция позволяет предприятиям динамически масштабировать свои вычислительные ресурсы в зависимости от спроса, гарантируя, что они смогут эффективно справляться с различными рабочими нагрузками. Синергия между вычислениями в памяти и облачными вычислениями соответствует более широкой тенденции переноса организациями своей ИТ-инфраструктуры в облако для повышения гибкости и экономии средств.

Растущее внимание к бизнес-аналитике в реальном времени

В конкурентной бизнес-среде возможность доступа к бизнес-аналитике в реальном времени становится стратегическим императивом. Традиционные методы пакетной обработки не обеспечивают оперативности, необходимой для своевременного принятия решений. Вычисления в памяти становятся ключевым фактором в удовлетворении растущего спроса на бизнес-аналитику в реальном времени, позволяя организациям мгновенно анализировать данные и быстро реагировать на изменения рынка.

Интеграция вычислений в памяти с инструментами бизнес-аналитики (BI) позволяет пользователям взаимодействовать с большими наборами данных и анализировать их в реальном времени, что приводит к более обоснованному принятию решений. Будь то мониторинг ключевых показателей эффективности, анализ рыночных тенденций или отслеживание операционных показателей, скорость и отзывчивость, предлагаемые вычислениями в памяти, вносят значительный вклад в повышение эффективности процессов BI.

Растущая сложность угроз кибербезопасности

По мере расширения цифрового ландшафта растут и сложность и изощренность угроз кибербезопасности. Организации сталкиваются с постоянно меняющимся набором киберрисков, включая вредоносные программы, программы-вымогатели и сложные постоянные угрозы. In-memory computing играет решающую роль в укреплении защиты кибербезопасности, предоставляя анализ данных безопасности в реальном времени.

Традиционные системы безопасности часто полагаются на пакетную обработку, что может привести к задержкам в выявлении и реагировании на инциденты безопасности. In-memory computing обеспечивает непрерывный анализ данных безопасности в реальном времени, позволяя немедленно обнаруживать аномалии и быстро реагировать на потенциальные угрозы. Этот упреждающий подход имеет важное значение в сегодняшнем ландшафте кибербезопасности, где быстрый ответ может иметь значение между предотвращением нарушения и смягчением его последствий.

Политика правительства, скорее всего, будет стимулировать рынок

Инвестиционные стимулы для исследований и разработок в области вычислений в памяти

Правительства играют ключевую роль в содействии инновациям и технологическому прогрессу в пределах своих границ. Осознавая преобразующий потенциал вычислений в памяти в стимулировании экономического роста и конкурентоспособности, правительства по всему миру разрабатывают политику поощрения исследований и разработок в этой области. Эта политика часто включает инвестиционные стимулы, такие как налоговые льготы, гранты и субсидии для стимулирования участия частного сектора в инициативах НИОКР вычислений в памяти.

Во многих странах правительства сотрудничают с академическими учреждениями, исследовательскими организациями и заинтересованными сторонами отрасли для создания поддерживающей экосистемы для инноваций вычислений в памяти. Предоставляя финансовую поддержку и содействуя партнерским отношениям, правительства стремятся ускорить разработку передовых технологий, гарантируя, что их страны останутся на переднем крае мирового рынка вычислений в памяти.

Правила конфиденциальности и безопасности данных для защиты реализаций вычислений в памяти

Растущая зависимость от вычислений в памяти для обработки данных в реальном времени вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Правительства по всему миру реагируют на эти опасения, внедряя строгие правила и политики для защиты конфиденциальной информации. Эти правила часто требуют принятия надежных механизмов шифрования, контроля доступа и соответствия международным стандартам защиты данных.

Правительства также играют важную роль в содействии сотрудничеству между государственным и частным секторами для установления наилучших практик для обеспечения безопасности реализаций вычислений в памяти. Создавая нормативную базу, которая отдает приоритет конфиденциальности и безопасности данных, правительства стремятся укрепить доверие между предприятиями и потребителями, тем самым способствуя ответственному и безопасному развертыванию технологий вычислений в памяти.

Стандарты и правила взаимодействия для содействия росту рынка

Взаимодействие решений для вычислений в памяти с существующими технологиями имеет важное значение для бесперебойной интеграции в различные ИТ-среды. Правительства признают важность установления стандартов для обеспечения совместимости и взаимодействия между различными платформами и поставщиками. Политики формулируются для поощрения отраслевого сотрудничества в определении и соблюдении этих стандартов, способствуя созданию здоровой и конкурентоспособной рыночной экосистемы.

Поощряя взаимодействие, правительства стремятся устранить барьеры для входа предприятий, стимулировать инновации и создавать равные условия для поставщиков. Политики стандартизации способствуют масштабируемости решений для вычислений в памяти, позволяя организациям уверенно внедрять эти технологии, зная, что они могут эффективно интегрировать их в свою существующую ИТ-инфраструктуру.

Загрузить бесплатный пример отчета

Основные проблемы рынка

Сложности интеграции и совместимость с устаревшими системами

Одной из основных проблем, с которой сталкивается глобальный рынок вычислений в памяти, является неотъемлемая сложность, связанная с интеграцией этих передовых технологий в существующие ИТ-инфраструктуры, особенно при работе с устаревшими системами. Многие организации работают с разнообразным набором технологий и приложений, которые разрабатывались и совершенствовались в течение нескольких лет. Этим устаревшим системам часто не хватает гибкости и архитектуры, необходимых для бесшовного внедрения решений для вычислений в памяти.

Вычисления в памяти основаны на хранении и обработке больших наборов данных в основной памяти компьютера для быстрого доступа. Устаревшие системы, которые были разработаны с учетом различных архитектур и механизмов хранения, могут испытывать трудности при адаптации к требованиям вычислений в памяти. Эта проблема может проявляться в таких проблемах, как несоответствие форматов данных, несовместимые API и необходимость значительных изменений в существующих приложениях.

Сложность интеграции создает двойную проблему. Во-первых, организации могут столкнуться со значительными первоначальными затратами и инвестициями в ресурсы для перестройки или замены устаревших систем, чтобы сделать их совместимыми с вычислениями в памяти. Во-вторых, процесс перехода может нарушить обычные бизнес-операции, вызывая потенциальные простои и влияя на общую производительность. Чтобы решить эту проблему, предприятиям необходимо тщательное планирование, стратегические дорожные карты для миграции и, в некоторых случаях, поэтапные внедрения для минимизации сбоев.

Проблемы совместимости выходят за рамки только технических аспектов. Может быть организационное сопротивление изменениям, нежелание инвестировать в новую инфраструктуру и опасения по поводу потенциальных сбоев в критически важных бизнес-процессах. Правительства и отраслевые организации могут сыграть свою роль в смягчении этой проблемы, предоставив руководства, стандарты и стимулы для предприятий, чтобы они модернизировали свои системы и использовали преобразующий потенциал вычислений в памяти.

Последствия затрат и проблемы возврата инвестиций (ROI)

Хотя вычисления в памяти обеспечивают непревзойденную скорость и эффективность, первоначальные затраты, связанные с внедрением и поддержкой этих технологий, могут стать существенным препятствием для многих организаций. Высокие затраты в первую очередь обусловлены необходимостью значительных объемов оперативной памяти (ОЗУ), специализированного оборудования и передовых программных решений. Капитальные вложения, необходимые для инфраструктуры вычислений в памяти, особенно для крупномасштабных развертываний, могут быть устрашающими.

Организации должны учитывать текущие эксплуатационные расходы, включая обслуживание, обучение и обновления программного обеспечения. Потребность в квалифицированных специалистах, которые понимают сложности вычислений в памяти, добавляет еще один уровень расходов. Это особенно сложно, поскольку в этой специализированной области наблюдается нехватка квалифицированного персонала, что приводит к росту конкуренции за квалифицированных специалистов и потенциальному росту затрат на рабочую силу.

Озабоченность по поводу окупаемости инвестиций (ROI) добавляет еще один уровень сложности к последствиям затрат. Организации могут задаться вопросом, оправдывают ли преимущества вычислений в памяти, такие как более высокая скорость обработки и аналитика в реальном времени, существенные первоначальные и текущие расходы. Расчет ROI также может быть сложным из-за нематериального характера определенных преимуществ, таких как улучшение принятия решений или повышение удовлетворенности клиентов.

Устранение последствий затрат и проблем ROI требует всесторонней оценки конкретных потребностей и целей каждой организации. Правительства и отраслевые ассоциации могут сыграть свою роль в смягчении этой проблемы, предлагая финансовые стимулы, налоговые льготы или гранты для поощрения предприятий инвестировать в вычисления в памяти. Кроме того, поставщики на рынке вычислений в памяти могут изучить инновационные модели ценообразования, облачные решения или партнерства, чтобы сделать эти технологии более доступными для более широкого круга организаций.

Основные тенденции рынка

Растущий спрос на обработку данных в реальном времени

В сегодняшнем быстро меняющемся бизнес-ландшафте организации в различных отраслях все больше осознают важность обработки данных в реальном времени для принятия обоснованных решений, получения конкурентных преимуществ и повышения операционной эффективности. Эта тенденция в значительной степени стимулирует спрос на решения для вычислений в памяти.

Обработка данных в реальном времени позволяет предприятиям анализировать и действовать на основе данных по мере их генерации или получения, а не полагаться на традиционные методы пакетной обработки. С экспоненциальным ростом данных из таких источников, как устройства Интернета вещей, социальные сети и транзакции электронной коммерции, организациям требуются передовые технологии, такие как вычисления в оперативной памяти, для обработки огромных объемов данных и мгновенного извлечения ценных сведений.

Одним из ключевых факторов спроса на обработку данных в реальном времени является необходимость для предприятий обеспечивать бесперебойное взаимодействие с клиентами. В таких секторах, как финансы, электронная коммерция и телекоммуникации, клиенты ожидают мгновенных ответов и персонализированного взаимодействия. Вычисления в оперативной памяти позволяют организациям обрабатывать огромные объемы данных клиентов в режиме реального времени, что позволяет им предоставлять персонализированные рекомендации, обнаруживать мошеннические действия и оперативно решать запросы клиентов.

Растущее внедрение приложений искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) еще больше подпитывает спрос на обработку данных в реальном времени. Алгоритмы ИИ и МО требуют доступа к большим наборам данных и возможности анализировать данные в режиме реального времени для предоставления точных прогнозов и сведений. In-memory computing обеспечивает скорость и масштабируемость, необходимые для поддержки рабочих нагрузок ИИ и МО, что делает ее важной технологией для организаций, стремящихся использовать принятие решений на основе данных.

Еще одним фактором, обуславливающим спрос на обработку данных в реальном времени, является появление периферийных вычислений. С распространением устройств IoT на периферии сети организации стремятся обрабатывать данные ближе к их источнику, чтобы минимизировать задержку и использование полосы пропускания. In-memory computing позволяет периферийным устройствам анализировать данные и реагировать на них в реальном времени, облегчая такие варианты использования, как предиктивное обслуживание, автономные транспортные средства и умные города.

Растущий спрос на возможности обработки данных в реальном времени является важной рыночной тенденцией, способствующей росту глобального рынка In-memory computing. Поскольку организации стремятся оставаться конкурентоспособными в мире, управляемом данными, решения для вычислений в оперативной памяти будут продолжать играть решающую роль в обеспечении аналитики и принятия решений в реальном времени.

Сегментная аналитика

Аналитика конечного пользователя

Сегмент BFSI занимал самую большую долю рынка в 2023 году. В секторе BFSI способность обрабатывать транзакции в реальном времени имеет решающее значение. Вычисления в оперативной памяти обеспечивают быстрое хранение и извлечение данных, позволяя финансовым учреждениям быстро обрабатывать транзакции. Это особенно важно для таких видов деятельности, как высокочастотная торговля и платежи в реальном времени.

Отрасль BFSI сталкивается с постоянными проблемами, связанными с управлением рисками и обнаружением мошенничества. Вычисления в оперативной памяти облегчают быстрый анализ больших наборов данных, позволяя финансовым учреждениям обнаруживать аномалии, оценивать риски и выявлять потенциально мошеннические действия в реальном времени.

Вычисления в оперативной памяти повышают скорость и эффективность аналитики данных. Финансовые учреждения могут анализировать большие объемы данных в режиме реального времени, чтобы получить представление о поведении клиентов, рыночных тенденциях и инвестиционных возможностях. Эта возможность жизненно важна для принятия обоснованных и своевременных решений на динамичных финансовых рынках.

Сектор BFSI работает в жестко регулируемой среде со строгими требованиями к соблюдению требований и отчетности. Вычисления в памяти помогают быстро извлекать и анализировать данные, оптимизируя процессы соответствия требованиям и обеспечивая своевременную отчетность регулирующим органам.

Вычисления в памяти позволяют финансовым учреждениям предоставлять бесперебойный и персонализированный клиентский опыт. Анализируя данные клиентов в режиме реального времени, банки могут предлагать целевые рекомендации по продуктам, персонализированный маркетинг и улучшенное обслуживание клиентов, способствуя удовлетворенности и лояльности клиентов.

Определенные финансовые операции, такие как сложное количественное моделирование и симуляции, требуют высокопроизводительных вычислительных возможностей. In-memory computing отвечает этим требованиям, обеспечивая быструю и эффективную обработку данных, поддерживая такие виды деятельности, как моделирование рисков и алгоритмическая торговля.

Масштабируемость решений in-memory computing хорошо согласуется с динамичной природой сектора BFSI. Финансовые учреждения могут масштабировать свою инфраструктуру in-memory для обработки растущих объемов данных и меняющихся бизнес-требований, обеспечивая адаптивность в быстро меняющемся отраслевом ландшафте.

In-memory computing обеспечивает конкурентное преимущество для организаций BFSI. Возможность обработки и анализа данных в режиме реального времени позволяет финансовым учреждениям быстро реагировать на изменения рынка, оптимизировать инвестиционные стратегии и получать конкурентное преимущество перед конкурентами.

Региональные данные

Северная Америка занимала самую большую долю мирового рынка вычислений в оперативной памяти в 2023 году, что обусловлено такими факторами, как присутствие крупных технологических компаний, высокие инвестиции в НИОКР и раннее внедрение передовых технологий.

Северная Америка, особенно Кремниевая долина в Калифорнии, является выдающимся мировым центром технологических инноваций и предпринимательских начинаний. В этом динамичном регионе находятся многочисленные технологические фирмы, научно-исследовательские институты и стартапы, занимающиеся пионерскими разработками в области современных вычислительных решений, в частности вычислений в оперативной памяти. На раннем этапе многочисленные североамериканские компании осознали преобразующий потенциал технологии вычислений в оперативной памяти. Они приняли ее обещание ускоренной обработки данных, аналитики в реальном времени и повышенной производительности, что стало катализатором ее широкого внедрения в различных отраслях. На континенте находятся некоторые из крупнейших в мире предприятий, охватывающих финансы, технологии, здравоохранение и сектор розничной торговли. Эти организации, сталкиваясь со значительными требованиями к обработке данных, охотно инвестируют в передовые технологии, такие как вычисления в памяти, чтобы усилить свое конкурентное преимущество. Северная Америка может похвастаться процветающей экосистемой научно-исследовательских институтов, университетов и лабораторий, занимающихся развитием вычислительных технологий. Эти организации тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами отрасли для внедрения инноваций и коммерциализации решений для вычислений в памяти, тем самым способствуя росту рынка.

Доступность венчурного капитала и частного акционерного капитала в Северной Америке дает стартапам и новым фирмам в области вычислений в памяти возможность получать важные инвестиции для исследований, разработок и расширения рынка. Нормативная среда в Северной Америке, особенно в Соединенных Штатах, ставит на первое место конфиденциальность и безопасность данных. Этот импульс побуждает организации внедрять сложные вычислительные технологии, такие как вычисления в памяти, для повышения эффективности обработки данных, соблюдая при этом строгие правила, такие как GDPR и CCPA. Северная Америка демонстрирует высококвалифицированную рабочую силу, включающую инженеров-программистов, специалистов по обработке данных и технических специалистов, обладающих навыками разработки и развертывания решений для вычислений в оперативной памяти. Этот богатый кадровый резерв подчеркивает лидерство региона в области инноваций и содействия широкому внедрению технологий вычислений в оперативной памяти.

Последние разработки

• В январе 2022 года компания Samsung Electronics, мировой лидер в области передовых полупроводниковых технологий, объявила о новаторском достиженииуспешной демонстрации первых в мире вычислений в оперативной памяти с использованием магниторезистивной оперативной памяти (MRAM). Эта инновационная разработка подчеркивает стремление Samsung расширять границы полупроводниковых технологий и укрепляет ее позиции на переднем крае отраслевых достижений.

Ключевые игроки рынка

• SAP SE
• IBM Corporation
• Oracle Корпорация
• Корпорация Microsoft
• SAS Institute Inc.  
• Cloud Software Group Inc.
• Software AG
• Fujitsu Ltd.
• Корпорация Altibase
• GigaSpaces Technologies Ltd.