Visión General del Mercado:
El mercado de computación en memoria fue valorado en USD 21 mil millones en 2024 y se anticipa que alcanzará los USD 70.42 mil millones para 2032, expandiéndose a una CAGR del 16.33% durante el período de pronóstico.
| ATRIBUTO DEL INFORME |
DETALLES |
| Período Histórico |
2020-2023 |
| Año Base |
2024 |
| Período de Pronóstico |
2025-2032 |
| Tamaño del Mercado de Computación en Memoria 2024 |
USD 21 Mil Millones |
| Mercado de Computación en Memoria, CAGR |
16.33% |
| Tamaño del Mercado de Computación en Memoria 2032 |
USD 70.42 Mil Millones |
América del Norte lidera el mercado de computación en memoria con una participación de mercado exacta del 37%, respaldada por una infraestructura digital madura, rápida adopción de la nube y una fuerte demanda de análisis en tiempo real. El panorama competitivo incluye a grandes actores globales como Oracle Corporation, SAP SE, Microsoft Corporation, IBM Corporation y TIBCO Software Inc., que dominan a través de extensos portafolios de bases de datos en memoria, plataformas nativas de la nube y redes de datos empresariales. Innovadores emergentes como GridGain Systems, Hazelcast Inc., GigaSpaces Technologies, Altibase Corporation y Software AG fortalecen la competencia ofreciendo motores de caché distribuidos de alto rendimiento y arquitecturas en memoria escalables. Estas empresas se centran en acelerar el procesamiento de transacciones, análisis impulsados por IA y cargas de trabajo críticas, impulsando una expansión sostenida del mercado.
Access crucial information at unmatched prices!
Request your sample report today & start making informed decisions powered by Credence Research Inc.!
Download Sample
Perspectivas del Mercado:
- El mercado de computación en memoria fue valorado en USD 21 mil millones en 2024 y se proyecta que alcanzará los USD 70.42 mil millones para 2032, registrando una CAGR del 16.33% durante el período de pronóstico.
- El fuerte crecimiento del mercado está impulsado por la creciente adopción de análisis en tiempo real, procesamiento de ultra baja latencia y arquitecturas nativas de la nube, con el software emergiendo como el componente dominante debido a su escalabilidad e integración con plataformas de datos empresariales.
- Las tendencias clave incluyen la expansión de cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, la adopción de tecnologías de memoria persistente y el aumento del despliegue de IMC en BFSI, telecomunicaciones, retail y manufactura para la toma de decisiones y automatización de alta velocidad.
- La intensidad competitiva crece a medida que los principales actores Oracle, SAP, Microsoft, IBM, TIBCO, Hazelcast, GridGain, GigaSpaces, Altibase y Software AG expanden bases de datos en memoria y redes de datos distribuidos mientras abordan restricciones como altos costos de memoria y complejidad arquitectónica.
- Regionalmente, América del Norte posee el 35%, seguida por Europa con el 26% y Asia-Pacífico con el 23%, mientras que BFSI sigue siendo el segmento de aplicación líder con la mayor participación de adopción.
Análisis de Segmentación del Mercado:
Por Componente
El software representa el componente dominante en el mercado de la computación en memoria, impulsado por la creciente adopción de cuadrículas de datos en memoria, motores de análisis en tiempo real y soluciones de caché distribuido en las cargas de trabajo empresariales. Las organizaciones priorizan las plataformas basadas en software debido a su escalabilidad, procesamiento de baja latencia y capacidad para integrarse con marcos de big data y arquitecturas nativas de la nube. La demanda de hardware sigue expandiéndose con el despliegue de DRAM de alta capacidad, módulos de memoria persistente y procesadores optimizados que aceleran las cargas de trabajo en memoria. Los servicios ganan tracción a medida que las empresas requieren soporte de consultoría, implementación y ajuste de rendimiento para alinear las implementaciones en memoria con las iniciativas de transformación digital.
- Por ejemplo, el rendimiento de Hazelcast IMDG puede escalar linealmente a medida que se agregan nodos, con pruebas de referencia que demuestran tasas de más de 600,000 operaciones por segundo por nodo para escenarios simples de put/get, permitiendo análisis de baja latencia consistentes (a menudo logrando latencias de sub-milisegundo en el percentil 99.99).
Por Aplicación
El sector BFSI se destaca como el segmento de aplicación líder, respaldado por la necesidad de procesamiento de transacciones a nivel de milisegundos, detección de fraudes y modelado de riesgos en tiempo real. Los bancos e instituciones financieras dependen cada vez más de las plataformas en memoria para acelerar los cálculos de alta frecuencia y mejorar la experiencia del cliente a través de motores de decisión instantáneos. Los sectores de salud y retail también se expanden rápidamente a medida que los proveedores utilizan arquitecturas en memoria para la integración de datos clínicos, análisis de e-prescripción, pronóstico de inventario y compromiso personalizado del cliente. Las TI y las telecomunicaciones despliegan estas soluciones para la optimización de redes y análisis de facturación, mientras que la manufactura las aprovecha para el mantenimiento predictivo y las simulaciones de gemelos digitales.
- Por ejemplo, la plataforma en memoria de GigaSpaces ha sido desplegada por bancos importantes para procesar más de 100,000 operaciones por segundo manteniendo una latencia de menos de 10 milisegundos durante las cargas máximas.
Por Modo de Despliegue
El despliegue en la nube surge como el modo dominante debido a la escalabilidad, eficiencia de costos y aprovisionamiento de recursos simplificado que ofrecen los proveedores de nube a hiperescala. Las empresas favorecen cada vez más las plataformas en memoria nativas de la nube para soportar el procesamiento de datos elástico, análisis en tiempo real y cargas de trabajo de aplicaciones distribuidas sin una gran inversión de capital. El despliegue en las instalaciones sigue siendo significativo entre las organizaciones que priorizan la gobernanza de datos estricta, el procesamiento interno de baja latencia y el cumplimiento normativo, particularmente en los sectores BFSI, salud y gobierno. La adopción híbrida también influye en el crecimiento del mercado a medida que las empresas integran ambos modelos para equilibrar los requisitos de seguridad, rendimiento y computación escalable.
Principales Impulsores del Crecimiento
Aumento de la Demanda de Análisis en Tiempo Real y Procesamiento de Latencia Ultra Baja
El mercado de la computación en memoria crece significativamente a medida que las empresas se orientan hacia la toma de decisiones en tiempo real, exigiendo velocidades de procesamiento de datos en submilisegundos. A medida que los volúmenes de transacciones aumentan en BFSI, comercio electrónico, telecomunicaciones y logística, los sistemas tradicionales basados en discos no logran soportar el rendimiento requerido. Las plataformas en memoria eliminan los cuellos de botella de E/S al almacenar conjuntos de datos operativos en DRAM o memoria persistente, mejorando el rendimiento de las consultas para la detección de fraudes, precios dinámicos, personalización del cliente y optimización de la cadena de suministro. La expansión del IoT, análisis en el borde y cargas de trabajo impulsadas por IA acelera aún más la adopción de IMC a medida que las empresas dependen cada vez más de conocimientos instantáneos para seguir siendo competitivas. Además, las empresas nativas digitales priorizan arquitecturas que soportan el procesamiento de eventos complejos y tuberías de transmisión en tiempo real, impulsando la demanda de bases de datos en memoria escalables y redes de datos. Este cambio refuerza la importancia de IMC como una tecnología fundamental para entornos analíticos sensibles a la velocidad.
- Por ejemplo, el motor en memoria de SAP HANA ha demostrado un rendimiento de escaneo que supera 1.2 millones de operaciones por segundo en configuraciones de dispositivos certificados, permitiendo cargas de trabajo analíticas en tiempo real.
Creciente Adopción de Arquitecturas Distribuidas y Computación Nativa en la Nube
La transición hacia arquitecturas distribuidas y nativas en la nube impulsa la adopción de la computación en memoria, permitiendo a las organizaciones escalar horizontalmente y soportar cargas de trabajo grandes y dinámicas. Las aplicaciones basadas en microservicios requieren capas de datos de acceso rápido para una comunicación eficiente entre servicios, haciendo de IMC un elemento crítico de infraestructura. Las plataformas en la nube proporcionan recursos elásticos de cómputo y memoria, permitiendo a las empresas desplegar clústeres en memoria de alto rendimiento sin un gasto de capital significativo. A medida que los entornos híbridos y multinube ganan tracción, las soluciones IMC soportan el intercambio de datos sin problemas entre nodos mientras mantienen la consistencia y la resiliencia. El almacenamiento en caché distribuido, las redes de datos en memoria y las arquitecturas de memoria replicada son cada vez más prioritarias en el entrenamiento de IA, motores de recomendación y análisis operativos. Las empresas que adoptan DevOps y la orquestación de contenedores también se benefician de la capacidad de IMC para acelerar tareas de CI/CD e interacciones de servicio. Esta modernización generalizada alimenta una demanda sostenida de IMC.
- Por ejemplo, la plataforma distribuida en memoria de GridGain ha demostrado un escalado lineal a través de clústeres que superan los 100 nodos, soportando grupos de memoria agregada superiores a 50 terabytes para cargas de trabajo de cómputo en tiempo real.
Expansión de Casos de Uso de IA, Aprendizaje Automático y Automatización en Tiempo Real
Las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático dependen cada vez más del acceso rápido a los datos, impulsando la demanda de la computación en memoria como acelerador de rendimiento. Entrenar modelos, ejecutar tareas de inferencia y ejecutar algoritmos intensivos en datos requieren acceso rápido a grandes conjuntos de datos en memoria. IMC reduce significativamente la latencia de recuperación de datos, permitiendo a los sistemas de IA procesar flujos de datos de alta frecuencia y patrones complejos en tiempo real. Industrias como la salud, finanzas, comercio minorista y manufactura integran IMC para apoyar la modelización predictiva, detección de anomalías, automatización robótica y operaciones de sistemas autónomos. La automatización en tiempo real en entornos de la Industria 4.0 se beneficia de gemelos digitales impulsados por IMC y simulaciones con muchos sensores que requieren actualizaciones instantáneas de estado. A medida que las empresas despliegan IA a gran escala, IMC se vuelve esencial para asegurar la capacidad de respuesta, el rendimiento y la capacidad de ingestión de datos de alto volumen.
Principales Tendencias y Oportunidades:
Integración de Memoria Persistente y Tecnologías de Memoria de Próxima Generación
Una tendencia importante que está transformando el panorama de IMC es la rápida adopción de tecnologías de memoria persistente que combinan la durabilidad del almacenamiento con el rendimiento de DRAM. Soluciones como la memoria persistente Intel Optane, NVDIMMs y las próximas arquitecturas de memoria de clase de almacenamiento permiten conjuntos de datos en memoria significativamente más grandes a un costo menor por gigabyte. Estos avances reducen los cuellos de botella del sistema y mejoran el tiempo de recuperación después de interrupciones de energía al permitir que los datos se conserven incluso cuando el sistema está apagado. Las empresas ven la memoria persistente como una oportunidad para optimizar análisis a gran escala, procesamiento en tiempo real y cargas de trabajo de alto rendimiento sin depender exclusivamente de la costosa DRAM. A medida que evolucionan las arquitecturas centradas en la memoria, los proveedores de IMC pueden capitalizar al ofrecer plataformas que soporten niveles de memoria híbrida, permitiendo una mejor escalabilidad y eficiencia de costos.
- Por ejemplo, los módulos de Memoria Persistente Intel Optane soportan capacidades de 128 gigabytes, 256 gigabytes y 512 gigabytes por DIMM, permitiendo grupos de memoria totales que superan los 24 terabytes en servidores de múltiples sockets, mucho más allá de lo que permiten las configuraciones solo con DRAM.
Creciente Uso de IMC en Computación en el Borde, IoT y Cargas de Trabajo de Alta Frecuencia
Las implementaciones de computación en el borde e IoT adoptan cada vez más el procesamiento en memoria para soportar requisitos de latencia ultra baja. Con miles de millones de dispositivos conectados generando flujos de datos continuos, los sistemas centralizados luchan por mantenerse al día con las demandas de análisis en tiempo real. Al permitir el cálculo en o cerca de la fuente de datos, IMC reduce los retrasos en la transmisión de datos y soporta aplicaciones críticas como vehículos autónomos, manufactura inteligente, diagnósticos remotos y comercio minorista inteligente. Los modelos de IA en el borde se benefician del acceso rápido a la memoria y la inferencia acelerada, creando oportunidades para que los proveedores de IMC introduzcan soluciones ligeras y escalables optimizadas para entornos restringidos. El crecimiento de 5G y las redes de borde distribuidas mejora aún más esta oportunidad al permitir cargas de trabajo de alta frecuencia que dependen en gran medida de arquitecturas en memoria.
- Por ejemplo, el motor en memoria optimizado para el borde de Hazelcast ha demostrado una latencia de procesamiento de extremo a extremo por debajo de 2 milisegundos para cargas de trabajo de sensores en streaming que superan las 400,000 operaciones por segundo a través de nodos distribuidos.
Aumento de la Adopción de Bases de Datos en Memoria para la Transformación Digital
A medida que las organizaciones aceleran la transformación digital, adoptan bases de datos en memoria (IMDBs) para modernizar sistemas heredados y mejorar la accesibilidad de los datos. Las IMDBs permiten a las organizaciones manejar cargas de trabajo mixtas—transaccionales, analíticas e híbridas—dentro de una sola plataforma, soportando conocimientos en tiempo real y eficiencia operativa. Industrias como BFSI, retail y telecomunicaciones reemplazan cada vez más los sistemas basados en disco con IMDBs para manejar la creciente complejidad de los datos y las expectativas de los usuarios de respuestas instantáneas. Esta tendencia crea oportunidades significativas para que los proveedores de IMC ofrezcan soluciones de bases de datos en memoria optimizadas, listas para la nube e integradas con IA.
Principales Desafíos:
Altos Costos de Infraestructura y Limitaciones de Escalabilidad de Memoria
A pesar de sus beneficios de rendimiento, el alto costo de DRAM y las tecnologías de memoria avanzadas representan una barrera importante para la adopción generalizada de IMC. Las organizaciones que implementan grandes clústeres en memoria deben invertir fuertemente en servidores de alta capacidad, módulos de memoria persistente y arquitecturas de computación optimizadas. Estos gastos limitan la adopción entre pequeñas y medianas empresas con presupuestos restringidos. Además, escalar la capacidad de memoria manteniendo el rendimiento y la tolerancia a fallos presenta desafíos de ingeniería. Los nodos grandes en memoria requieren mecanismos de redundancia robustos, lo que aumenta la complejidad de la infraestructura y los costos operativos. A medida que los volúmenes de datos se expanden, mantener una escalabilidad de memoria rentable se vuelve aún más difícil, ralentizando las tasas de adopción en sectores sensibles al costo.
Preocupaciones de Seguridad de Datos y Complejidad de Arquitecturas Centradas en Memoria
Los entornos de computación en memoria enfrentan mayores riesgos de seguridad debido a la naturaleza volátil y centralizada del almacenamiento de datos. La información sensible que reside en la memoria puede volverse vulnerable si no se aplican mecanismos adecuados de cifrado, control de acceso y aislamiento de memoria. Implementar tales salvaguardas aumenta la complejidad arquitectónica y requiere experiencia especializada. Además, la transición de arquitecturas basadas en disco a centradas en memoria a menudo implica cambios operativos importantes, desafíos de integración y posibles tiempos de inactividad. Las organizaciones con sistemas heredados pueden tener dificultades para adaptar los flujos de trabajo y aplicaciones existentes a nuevos modelos en memoria. Gestionar la replicación en tiempo real y asegurar la consistencia de datos a través de nodos de memoria distribuidos complica aún más la implementación. Estos desafíos crean fricción en la adopción, especialmente en industrias reguladas.
Análisis Regional:
América del Norte
América del Norte posee la mayor participación del mercado de computación en memoria, representando alrededor del 35% de los ingresos globales, impulsada por una fuerte digitalización empresarial y la adopción generalizada de análisis en tiempo real en los sectores de BFSI, retail y salud. La región se beneficia de la adopción temprana de la nube, infraestructura de datos avanzada y alta inversión en IA, aprendizaje automático y análisis en el borde. Los gigantes tecnológicos en EE.UU. aceleran la penetración de IMC a través de bases de datos en memoria, motores de caché distribuidos y plataformas de datos en tiempo real integradas en ecosistemas nativos de la nube. El enfoque de la región en la detección de fraudes, motores de recomendación e inteligencia operativa sostiene su liderazgo en la adopción de IMC.
Europa
Europa captura aproximadamente el 26% del mercado de IMC, respaldada por la rápida transformación digital en los servicios financieros, manufactura, automotriz y telecomunicaciones. La estricta gobernanza de datos de la región y la adopción de plataformas en memoria para análisis de cumplimiento, modelado de riesgos y mantenimiento predictivo fortalecen la demanda. Alemania, el Reino Unido y Francia lideran la adopción a medida que las empresas despliegan IMC para visibilidad en tiempo real de la cadena de suministro, automatización industrial y sistemas de producción inteligentes. Las inversiones continuas en la Industria 4.0 y la aceleración de la nube mejoran aún más el potencial del mercado. El creciente interés en la memoria persistente y las arquitecturas distribuidas en memoria posiciona a Europa como un mercado fuerte e impulsado por la innovación.
Asia-Pacífico
Asia-Pacífico es la región de más rápido crecimiento, representando alrededor del 23% del mercado global de IMC, impulsada por las economías digitales en expansión en China, India, Japón y Corea del Sur. El rápido crecimiento en el comercio electrónico, fintech, telecomunicaciones y manufactura impulsa la adopción de arquitecturas en memoria para apoyar la personalización en tiempo real, el procesamiento de transacciones y la automatización predictiva. Las estrategias de prioridad en la nube y las inversiones en IA, 5G y ecosistemas de IoT aumentan significativamente la demanda de análisis de alta velocidad habilitados por IMC. Las empresas regionales aprovechan el IMC para gestionar cargas de trabajo a gran escala de bases de clientes en aumento y alta velocidad de datos. Las iniciativas de transformación digital lideradas por el gobierno y las iniciativas de ciudades inteligentes aceleran aún más la expansión del mercado.
América Latina
América Latina representa aproximadamente el 6% del mercado de IMC, con una adopción constante en banca, retail y telecomunicaciones. Las empresas en Brasil, México y Chile despliegan cada vez más plataformas en memoria para mejorar la detección de fraudes en tiempo real, el rendimiento de la banca móvil y el análisis de clientes. El aumento de la adopción de la nube y los pagos digitales impulsan la necesidad de infraestructuras escalables y de baja latencia. Aunque la adopción va a la zaga de los mercados maduros debido a restricciones presupuestarias, la demanda de IMC está creciendo a medida que las organizaciones modernizan los sistemas de TI y adoptan modelos de nube híbrida. El ecosistema fintech en expansión de la región y el comercio digital aceleran el interés en tecnologías IMC para el procesamiento de alta velocidad.
Oriente Medio y África
La región de Oriente Medio y África representa aproximadamente el 4% del mercado global de IMC, con un impulso creciente en los EAU, Arabia Saudita y Sudáfrica. Las inversiones en ciudades inteligentes, banca digital, modernización gubernamental e infraestructura en la nube fomentan la adopción de IMC para análisis en tiempo real y toma de decisiones operativas. BFSI y telecomunicaciones siguen siendo los principales adoptantes, ya que las organizaciones buscan mejorar el monitoreo de fraudes, el compromiso del cliente y la optimización de redes. Aunque la adopción general es relativamente incipiente, el aumento de la migración a la nube y las agendas nacionales de transformación digital están creando fuertes oportunidades para los proveedores de IMC. Los sectores intensivos en datos en crecimiento, incluidos energía, logística y retail, apoyan aún más el crecimiento regional.
Segmentaciones del Mercado:
Por Componente
- Software
- Hardware
- Servicios
Por Aplicación
- BFSI
- Salud
- Retail
- TI y Telecomunicaciones
- Manufactura
- Otros
Por Modo de Despliegue
- En las instalaciones
- Nube
Por Geografía
- América del Norte
- Europa
- Alemania
- Francia
- Reino Unido
- Italia
- España
- Resto de Europa
- Asia Pacífico
- China
- Japón
- India
- Corea del Sur
- Sudeste Asiático
- Resto de Asia Pacífico
- América Latina
- Brasil
- Argentina
- Resto de América Latina
- Oriente Medio y África
- Países del CCG
- Sudáfrica
- Resto de Oriente Medio y África
Panorama Competitivo:
El mercado de la computación en memoria presenta un panorama altamente competitivo dominado por proveedores tecnológicos globales especializados en plataformas de datos de alto rendimiento, arquitecturas distribuidas y motores de análisis en tiempo real. Los proveedores líderes se centran en expandir sus capacidades de IMC a través de redes de datos en memoria, bases de datos en memoria, integración de memoria persistente y aceleración de computación nativa en la nube. Las empresas fortalecen sus carteras mediante asociaciones con proveedores de nube a hiperescala para ofrecer plataformas escalables y de baja latencia alineadas con las iniciativas de modernización empresarial. La innovación se centra en reducir los costos de memoria, mejorar la escalabilidad horizontal y habilitar arquitecturas de memoria híbrida que combinan DRAM con memoria persistente de próxima generación. Los competidores también enfatizan la seguridad, la interoperabilidad multicloud y las características de alta disponibilidad para satisfacer la demanda de las industrias de BFSI, telecomunicaciones y manufactura. Con las empresas adoptando cada vez más análisis impulsados por IA y automatización en tiempo real, los proveedores se diferencian a través de un rendimiento mejorado de consultas, motores de caché distribuidos e integración sin problemas con marcos de orquestación de contenedores. A medida que el mercado evoluciona, las adquisiciones estratégicas, las inversiones en I+D y la expansión del ecosistema en la nube siguen siendo centrales para mantener la ventaja competitiva.
Análisis de Jugadores Clave:
- GridGain Systems
- Oracle Corporation
- GigaSpaces Technologies
- Software AG
- SAP SE
- Hazelcast Inc.
- Altibase Corporation
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- TIBCO Software Inc.
Desarrollos Recientes:
- En octubre de 2025, SAP lanzó su paquete “SAP Cloud ERP Private 2025”, mejorando su suite de ERP en la nube con una base de datos fortalecida, capacidades de IA integrada y agentes inteligentes para apoyar los procesos empresariales de extremo a extremo.
- En 2025, GridGain continúa siendo reconocido entre los principales proveedores de computación en memoria. Un informe de visión general de la industria de 2025 cita a GridGain por sus plataformas de memoria en tiempo real de código abierto y de nivel empresarial que soportan análisis en tiempo real y computación distribuida.
- En septiembre de 2023, Altibase Corporation Según información pública, Altibase lanzó la versión 7.3 de su base de datos híbrida en memoria. Esa versión introdujo una arquitectura de “partición híbrida” — permitiendo que los datos residan ya sea en memoria o en disco a nivel de partición — junto con mejoras en el procesamiento paralelo destinadas a mejorar el rendimiento bajo condiciones de carga mixta.
Shape Your Report to Specific Countries or Regions & Enjoy 30% Off!
Cobertura del Informe:
El informe de investigación ofrece un análisis profundo basado en Componente, Aplicación, Modo de Despliegue y Geografía. Detalla a los principales actores del mercado, proporcionando una visión general de su negocio, ofertas de productos, inversiones, fuentes de ingresos y aplicaciones clave. Además, el informe incluye perspectivas sobre el entorno competitivo, análisis FODA, tendencias actuales del mercado, así como los principales impulsores y restricciones. Asimismo, discute varios factores que han impulsado la expansión del mercado en los últimos años. El informe también explora la dinámica del mercado, escenarios regulatorios y avances tecnológicos que están moldeando la industria. Evalúa el impacto de factores externos y cambios económicos globales en el crecimiento del mercado. Por último, proporciona recomendaciones estratégicas para nuevos entrantes y empresas establecidas para navegar las complejidades del mercado.
Perspectivas Futuras:
- La computación en memoria se expandirá rápidamente a medida que las empresas prioricen el análisis en tiempo real y el procesamiento de ultra baja latencia.
- La adopción de IA, aprendizaje automático y automatización acelerará la demanda de arquitecturas de datos en memoria de alta velocidad.
- Las plataformas IMC nativas de la nube ganarán prominencia a medida que las organizaciones se desplacen a entornos híbridos y multi-nube.
- La memoria persistente y las tecnologías de memoria de próxima generación mejorarán la escalabilidad y reducirán la dependencia de DRAM.
- BFSI, telecomunicaciones y comercio electrónico continuarán impulsando el uso de IMC para el procesamiento instantáneo de transacciones y la detección de fraudes.
- El crecimiento de la computación en el borde aumentará el despliegue de soluciones IMC ligeras para inferencia en tiempo real y cargas de trabajo de IoT.
- Las bases de datos en memoria reemplazarán a los sistemas basados en disco heredados en las empresas digitales de primera línea.
- Los proveedores se centrarán en mejorar la interoperabilidad con la orquestación de contenedores y los marcos de microservicios.
- Las mejoras de seguridad y el cifrado en tiempo real se volverán críticos a medida que más datos sensibles residan en memoria.
- Los mercados emergentes adoptarán IMC más rápidamente a medida que la transformación digital y la penetración en la nube se aceleren.
