Panoramica del Mercato:
Il mercato dell’In-Memory Computing è stato valutato a 21 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che raggiungerà i 70,42 miliardi di USD entro il 2032, espandendosi a un CAGR del 16,33% durante il periodo di previsione.
| ATTRIBUTO DEL RAPPORTO |
DETTAGLI |
| Periodo Storico |
2020-2023 |
| Anno Base |
2024 |
| Periodo di Previsione |
2025-2032 |
| Dimensione del Mercato dell’In-Memory Computing 2024 |
21 Miliardi di USD |
| Mercato dell’In-Memory Computing, CAGR |
16,33% |
| Dimensione del Mercato dell’In-Memory Computing 2032 |
70,42 Miliardi di USD |
Il Nord America guida il mercato dell’in-memory computing con una quota di mercato esatta del 37%, supportata da un’infrastruttura digitale matura, un’adozione rapida del cloud e una forte domanda di analisi in tempo reale. Il panorama competitivo include grandi attori globali come Oracle Corporation, SAP SE, Microsoft Corporation, IBM Corporation e TIBCO Software Inc., che dominano attraverso ampi portafogli di database in-memory, piattaforme cloud-native e griglie di dati di livello Impresa. Innovatori emergenti come GridGain Systems, Hazelcast Inc., GigaSpaces Technologies, Altibase Corporation e Software AG rafforzano la competizione offrendo motori di caching distribuiti ad alte prestazioni e architetture in-memory scalabili. Queste aziende si concentrano sull’accelerazione dell’elaborazione delle transazioni, analisi guidate dall’IA e carichi di lavoro critici per la missione, guidando un’espansione sostenuta del mercato.
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Approfondimenti di Mercato:
- Il mercato dell’in-memory computing è stato valutato a 21 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che raggiungerà i 70,42 miliardi di USD entro il 2032, registrando un CAGR del 16,33% durante il periodo di previsione.
- La forte crescita del mercato è guidata dall’aumento dell’adozione di analisi in tempo reale, elaborazione a bassissima latenza e architetture cloud-native, con il software che emerge come componente dominante grazie alla sua scalabilità e integrazione con le piattaforme dati aziendali.
- I principali trend includono l’espansione dei carichi di lavoro di IA e machine learning, l’adozione di tecnologie di memoria persistente e l’aumento dell’implementazione dell’IMC nei settori BFSI, telecomunicazioni, retail e manifatturiero per decisioni rapide e automazione.
- L’intensità competitiva cresce mentre i principali attori Oracle, SAP, Microsoft, IBM, TIBCO, Hazelcast, GridGain, GigaSpaces, Altibase e Software AG espandono i database in-memory e le griglie di dati distribuite affrontando restrizioni come i costi elevati della memoria e la complessità architettonica.
- A livello regionale, il Nord America detiene il 35%, seguito dall’Europa al 26% e dall’Asia-Pacifico al 23%, mentre il BFSI rimane il segmento applicativo leader con la più alta quota di adozione.
Analisi della Segmentazione del Mercato:
Per Componente
Il software rappresenta il componente dominante nel mercato del computing in-memory, guidato dall’aumento dell’adozione di griglie di dati in-memory, motori di analisi in tempo reale e soluzioni di caching distribuite nei carichi di lavoro aziendali. Le organizzazioni danno priorità alle piattaforme basate su software per la loro scalabilità, elaborazione a bassa latenza e capacità di integrarsi con framework di big data e architetture cloud-native. La domanda di hardware continua a espandersi con l’implementazione di DRAM ad alta capacità, moduli di memoria persistente e processori ottimizzati che accelerano i carichi di lavoro in-memory. I servizi guadagnano terreno poiché le aziende richiedono supporto per consulenza, implementazione e ottimizzazione delle prestazioni per allineare le implementazioni in-memory con le iniziative di trasformazione digitale.
- Ad esempio, le prestazioni di Hazelcast IMDG possono scalare linearmente man mano che vengono aggiunti nodi, con benchmark che dimostrano throughput di oltre 600.000 operazioni al secondo per nodo per scenari semplici di put/get, consentendo analisi a bassa latenza costante (spesso raggiungendo una latenza inferiore al millisecondo al 99,99° percentile).
Per Applicazione
Il settore BFSI si conferma come il segmento applicativo leader, supportato dalla necessità di elaborazione delle transazioni a livello di millisecondi, rilevamento delle frodi e modellazione del rischio in tempo reale. Banche e istituzioni finanziarie si affidano sempre più alle piattaforme in-memory per accelerare i calcoli ad alta frequenza e migliorare l’esperienza del cliente attraverso motori decisionali istantanei. Anche il settore sanitario e il retail si espandono rapidamente poiché i fornitori utilizzano architetture in-memory per l’integrazione dei dati clinici, l’analisi delle prescrizioni elettroniche, la previsione dell’inventario e il coinvolgimento personalizzato del cliente. IT e telecomunicazioni implementano queste soluzioni per l’ottimizzazione della rete e l’analisi della fatturazione, mentre la produzione le sfrutta per la manutenzione predittiva e le simulazioni di gemelli digitali.
- Ad esempio, la piattaforma in-memory di GigaSpaces è stata implementata da grandi banche per elaborare oltre 100.000 operazioni di trading al secondo mantenendo una latenza inferiore ai 10 millisecondi durante il carico massimo.
Per Modalità di Implementazione
Il deployment su cloud emerge come la modalità dominante grazie alla scalabilità, all’efficienza dei costi e alla semplificazione del provisioning delle risorse offerti dai fornitori di cloud hyperscale. Le aziende favoriscono sempre più le piattaforme in-memory cloud-native per supportare l’elaborazione elastica dei dati, l’analisi in tempo reale e i carichi di lavoro delle applicazioni distribuite senza un pesante investimento di capitale. L’implementazione on-premises rimane significativa tra le organizzazioni che danno priorità alla rigorosa governance dei dati, all’elaborazione interna a bassa latenza e alla conformità normativa, in particolare nei settori BFSI, sanitario e governativo. L’adozione ibrida influenza anche la crescita del mercato poiché le aziende integrano entrambi i modelli per bilanciare sicurezza, prestazioni e requisiti di calcolo scalabili.
Principali Fattori di Crescita
Aumento della Domanda di Analisi in Tempo Reale e Elaborazione a Bassa Latenza
Il mercato del computing in-memory cresce significativamente poiché le aziende si orientano verso decisioni in tempo reale, richiedendo velocità di elaborazione dei dati sotto il millisecondo. Con l’aumento dei volumi di transazioni nei settori BFSI, e-commerce, telecomunicazioni e logistica, i sistemi tradizionali basati su disco non riescono a supportare il throughput richiesto. Le piattaforme in-memory eliminano i colli di bottiglia I/O memorizzando i dataset operativi in DRAM o memoria persistente, migliorando le prestazioni delle query per il rilevamento delle frodi, la determinazione dinamica dei prezzi, la personalizzazione del cliente e l’ottimizzazione della catena di fornitura. L’espansione dell’IoT, dell’analisi edge e dei carichi di lavoro guidati dall’IA accelera ulteriormente l’adozione dell’IMC poiché le aziende si affidano sempre più a intuizioni istantanee per rimanere competitive. Inoltre, le aziende digital-native danno priorità ad architetture che supportano l’elaborazione di eventi complessi e pipeline di streaming in tempo reale, aumentando la domanda di database in-memory scalabili e griglie di dati. Questo cambiamento rafforza l’importanza dell’IMC come tecnologia fondamentale per ambienti analitici sensibili alla velocità.
- Ad esempio, il motore in-memory di SAP HANA ha dimostrato una capacità di scansione superiore a 1,2 milioni di operazioni al secondo su configurazioni di appliance certificate, consentendo carichi di lavoro analitici in tempo reale.
Crescente Adozione di Architetture Distribuite e Cloud-Native Computing
La transizione verso architetture distribuite e cloud-native guida l’adozione del computing in-memory, consentendo alle organizzazioni di scalare orizzontalmente e supportare carichi di lavoro ampi e dinamici. Le applicazioni basate su microservizi richiedono strati di dati ad accesso rapido per una comunicazione inter-servizio efficiente, rendendo l’IMC un elemento infrastrutturale critico. Le piattaforme cloud forniscono risorse di calcolo e memoria elastiche, consentendo alle imprese di distribuire cluster in-memory ad alte prestazioni senza grandi spese in conto capitale. Con l’aumento della diffusione degli ambienti ibridi e multi-cloud, le soluzioni IMC supportano la condivisione dei dati senza interruzioni tra i nodi mantenendo coerenza e resilienza. La cache distribuita, le griglie di dati in-memory e le architetture di memoria replicata sono sempre più prioritarie nell’addestramento AI, nei motori di raccomandazione e nell’analisi operativa. Le aziende che adottano DevOps e orchestrazione dei container beneficiano anche della capacità dell’IMC di accelerare i compiti CI/CD e le interazioni di servizio. Questa modernizzazione diffusa alimenta una domanda sostenuta di IMC.
- Ad esempio, la piattaforma in-memory distribuita di GridGain ha dimostrato una scalabilità lineare su cluster che superano i 100 nodi, supportando pool di memoria aggregati superiori a 50 terabyte per carichi di lavoro di calcolo in tempo reale.
Espansione dei Casi d’Uso di AI, Machine Learning e Automazione in Tempo Reale
I carichi di lavoro di AI e machine learning dipendono sempre più dall’accesso ai dati ad alta velocità, aumentando la domanda di computing in-memory come acceleratore delle prestazioni. L’addestramento dei modelli, l’esecuzione di compiti di inferenza e l’esecuzione di algoritmi pesanti di dati richiedono un rapido accesso a grandi dataset in-memory. L’IMC riduce significativamente la latenza nel recupero dei dati, permettendo ai sistemi AI di elaborare flussi di dati ad alta frequenza e modelli complessi in tempo reale. Settori come sanità, finanza, retail e manifattura integrano l’IMC per supportare la modellazione predittiva, il rilevamento delle anomalie, l’automazione robotica e le operazioni di sistemi autonomi. L’automazione in tempo reale negli ambienti Industry 4.0 beneficia di gemelli digitali alimentati da IMC e simulazioni ricche di sensori che richiedono aggiornamenti istantanei dello stato. Con le aziende che implementano l’AI su larga scala, l’IMC diventa essenziale per garantire reattività, throughput e capacità di ingestione di dati ad alto volume.
Tendenze Chiave & Opportunità:
Integrazione della Memoria Persistente e delle Tecnologie di Memoria di Prossima Generazione
Una tendenza importante che sta rimodellando il panorama IMC è la rapida adozione delle tecnologie di memoria persistente che uniscono la durabilità dello storage con le prestazioni della DRAM. Soluzioni come la memoria persistente Intel Optane, NVDIMMs e le future architetture di memoria di classe storage consentono dataset significativamente più grandi in memoria a un costo per gigabyte inferiore. Questi avanzamenti riducono i colli di bottiglia del sistema e migliorano i tempi di recupero dopo interruzioni di corrente permettendo ai dati di essere conservati anche quando il sistema è spento. Le imprese vedono la memoria persistente come un’opportunità per ottimizzare analisi su larga scala, elaborazione in tempo reale e carichi di lavoro ad alta velocità senza affidarsi esclusivamente a costose DRAM. Man mano che le architetture centrate sulla memoria si evolvono, i fornitori IMC possono capitalizzare sulla fornitura di piattaforme che supportano livelli di memoria ibridi, consentendo una migliore scalabilità ed efficienza dei costi.
- Ad esempio, i moduli di Memoria Persistente Intel Optane supportano capacità di 128 gigabyte, 256 gigabyte e 512 gigabyte per DIMM, consentendo pool di memoria totali superiori a 24 terabyte in server multi-socket ben oltre ciò che le configurazioni solo DRAM permettono.
Crescente Uso di IMC nel Calcolo Edge, IoT e Carichi di Lavoro ad Alta Frequenza
Le implementazioni di calcolo edge e IoT adottano sempre più l’elaborazione in memoria per supportare requisiti di latenza ultra-bassa. Con miliardi di dispositivi connessi che generano flussi di dati continui, i sistemi centralizzati faticano a tenere il passo con le richieste di analisi in tempo reale. Abilitando il calcolo presso o vicino alla fonte dei dati, IMC riduce i ritardi nella trasmissione dei dati e supporta applicazioni critiche come veicoli autonomi, produzione intelligente, diagnostica remota e retail intelligente. I modelli di AI edge beneficiano di un rapido accesso alla memoria e inferenze accelerate, creando opportunità per i fornitori di IMC di introdurre soluzioni leggere e scalabili ottimizzate per ambienti vincolati. La crescita del 5G e delle reti edge distribuite potenzia ulteriormente questa opportunità consentendo carichi di lavoro ad alta frequenza che si basano fortemente su architetture in memoria.
- Ad esempio, il motore in memoria ottimizzato per l’edge di Hazelcast ha dimostrato una latenza di elaborazione end-to-end inferiore a 2 millisecondi per carichi di lavoro di sensori in streaming superiori a 400.000 operazioni al secondo su nodi distribuiti.
Adozione Crescente di Database In-Memory per la Trasformazione Digitale
Man mano che le organizzazioni accelerano la trasformazione digitale, adottano database in-memory (IMDB) per modernizzare i sistemi legacy e migliorare l’accessibilità dei dati. Gli IMDB consentono alle organizzazioni di gestire carichi di lavoro misti—transazionali, analitici e ibridi—su una singola piattaforma, supportando approfondimenti in tempo reale ed efficienza operativa. Industrie come BFSI, retail e telecomunicazioni sostituiscono sempre più i sistemi basati su disco con IMDB per gestire la crescente complessità dei dati e le aspettative degli utenti per risposte istantanee. Questa tendenza crea significative opportunità per i fornitori di IMC di fornire soluzioni di database in-memory ottimizzate, pronte per il cloud e integrate con l’AI.
Sfide Chiave:
Alti Costi di Infrastruttura e Limitazioni di Scalabilità della Memoria
Nonostante i benefici in termini di prestazioni, l’alto costo della DRAM e delle tecnologie di memoria avanzate rappresenta un ostacolo significativo all’adozione diffusa dell’IMC. Le organizzazioni che implementano grandi cluster in memoria devono investire pesantemente in server ad alta capacità, moduli di memoria persistente e architetture di calcolo ottimizzate. Queste spese limitano l’adozione tra le piccole e medie imprese con budget limitati. Inoltre, scalare la capacità di memoria mantenendo prestazioni e tolleranza ai guasti presenta sfide ingegneristiche. I grandi nodi in memoria richiedono meccanismi di ridondanza robusti, aumentando la complessità dell’infrastruttura e i costi operativi. Man mano che i volumi di dati aumentano, mantenere una scalabilità della memoria efficiente in termini di costi diventa ancora più difficile, rallentando i tassi di adozione nei settori sensibili ai costi.
Problemi di Sicurezza dei Dati e Complessità delle Architetture Centrate sulla Memoria
Gli ambienti di calcolo in memoria affrontano rischi di sicurezza elevati a causa della natura volatile e centralizzata dell’archiviazione dei dati. Le informazioni sensibili presenti in memoria possono diventare vulnerabili se non vengono applicati meccanismi adeguati di crittografia, controllo degli accessi e isolamento della memoria. Implementare tali misure di sicurezza aumenta la complessità architettonica e richiede competenze specializzate. Inoltre, passare da architetture basate su disco a quelle centrate sulla memoria comporta spesso cambiamenti operativi significativi, sfide di integrazione e potenziali tempi di inattività. Le organizzazioni con sistemi legacy possono avere difficoltà ad adattare i flussi di lavoro e le applicazioni esistenti ai nuovi modelli in memoria. Gestire la replica in tempo reale e garantire la coerenza dei dati tra nodi di memoria distribuiti complica ulteriormente il deployment. Queste sfide creano attriti nell’adozione, specialmente nei settori regolamentati.
Analisi Regionale:
Nord America
Il Nord America detiene la quota maggiore del mercato del calcolo in memoria, rappresentando circa il 35% del fatturato globale, guidato dalla forte digitalizzazione delle imprese e dall’adozione diffusa di analisi in tempo reale nei settori BFSI, retail e sanitario. La regione beneficia della precoce adozione del cloud, di infrastrutture dati avanzate e di alti investimenti in AI, machine learning e analisi edge. I giganti tecnologici negli Stati Uniti accelerano la penetrazione dell’IMC attraverso database in memoria, motori di caching distribuiti e piattaforme di dati in tempo reale integrate in ecosistemi cloud-native. L’attenzione della regione su rilevamento delle frodi, motori di raccomandazione e intelligenza operativa sostiene la sua leadership nell’adozione dell’IMC.
Europa
L’Europa cattura circa il 26% del mercato dell’IMC, supportata dalla rapida trasformazione digitale nei servizi finanziari, manifatturiero, automobilistico e telecomunicazioni. La rigorosa governance dei dati della regione e l’adozione di piattaforme in memoria per analisi di conformità, modellazione del rischio e manutenzione predittiva rafforzano la domanda. Germania, Regno Unito e Francia guidano l’adozione mentre le imprese implementano l’IMC per la visibilità in tempo reale della catena di approvvigionamento, l’automazione industriale e i sistemi di produzione intelligenti. Gli investimenti continui nell’Industria 4.0 e l’accelerazione del cloud migliorano ulteriormente il potenziale di mercato. Il crescente interesse per la memoria persistente e le architetture in memoria distribuite posiziona l’Europa come un mercato forte e orientato all’innovazione.
Asia-Pacifico
L’Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, detenendo circa il 23% del mercato globale IMC, alimentata dall’espansione delle economie digitali in Cina, India, Giappone e Corea del Sud. La rapida crescita dell’e-commerce, fintech, telecomunicazioni e manifattura guida l’adozione di architetture in-memory per supportare la personalizzazione in tempo reale, l’elaborazione delle transazioni e l’automazione predittiva. Le strategie cloud-first e gli investimenti in AI, 5G e ecosistemi IoT aumentano significativamente la domanda di analisi ad alta velocità abilitate da IMC. Le imprese regionali sfruttano IMC per gestire carichi di lavoro su larga scala derivanti da basi di clienti in crescita e alta velocità dei dati. Le iniziative di trasformazione digitale guidate dal governo e le iniziative di smart city accelerano ulteriormente l’espansione del mercato.
America Latina
L’America Latina rappresenta circa il 6% del mercato IMC, con un’adozione costante nei settori bancario, retail e delle telecomunicazioni. Le imprese in Brasile, Messico e Cile implementano sempre più piattaforme in-memory per migliorare il rilevamento delle frodi in tempo reale, le prestazioni del mobile banking e l’analisi dei clienti. La crescente adozione del cloud e dei pagamenti digitali guida la necessità di infrastrutture scalabili e a bassa latenza. Sebbene l’adozione sia in ritardo rispetto ai mercati maturi a causa di vincoli di budget, la domanda di IMC sta crescendo man mano che le organizzazioni modernizzano i sistemi IT e adottano modelli cloud ibridi. L’ecosistema fintech in espansione della regione e il commercio digitale accelerano l’interesse per le tecnologie IMC per l’elaborazione ad alta velocità.
Medio Oriente & Africa
La regione del Medio Oriente & Africa rappresenta circa il 4% del mercato globale IMC, con slancio in crescita negli Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita e Sud Africa. Gli investimenti in smart city, banking digitale, modernizzazione del governo e infrastruttura cloud favoriscono l’adozione di IMC per analisi in tempo reale e decisioni operative. BFSI e telecomunicazioni rimangono i principali adottanti poiché le organizzazioni cercano di migliorare il monitoraggio delle frodi, il coinvolgimento dei clienti e l’ottimizzazione della rete. Sebbene l’adozione complessiva sia relativamente nascente, la crescente migrazione verso il cloud e le agende nazionali di trasformazione digitale stanno creando forti opportunità per i fornitori di IMC. I settori ad alta intensità di dati in crescita, inclusi energia, logistica e retail, supportano ulteriormente la crescita regionale.
Segmentazioni di Mercato:
Per Componente
- Software
- Hardware
- Servizi
Per Applicazione
- BFSI
- Sanità
- Retail
- IT e Telecomunicazioni
- Manifattura
- Altri
Per Modalità di Implementazione
Per Geografia
- Nord America
- Stati Uniti
- Canada
- Messico
- Europa
- Germania
- Francia
- Regno Unito
- Italia
- Spagna
- Resto d’Europa
- Asia Pacifico
- Cina
- Giappone
- India
- Corea del Sud
- Sud-est asiatico
- Resto dell’Asia Pacifico
- America Latina
- Brasile
- Argentina
- Resto dell’America Latina
- Medio Oriente & Africa
- Paesi del GCC
- Sudafrica
- Resto del Medio Oriente e Africa
Panoramica Competitiva:
Il mercato del computing in-memory presenta un panorama altamente competitivo dominato da fornitori tecnologici globali specializzati in piattaforme dati ad alte prestazioni, architetture distribuite e motori di analisi in tempo reale. I principali fornitori si concentrano sull’espansione delle loro capacità IMC attraverso griglie di dati in-memory, database in-memory, integrazione della memoria persistente e accelerazione del calcolo cloud-native. Le aziende rafforzano i portafogli attraverso partnership con fornitori di cloud hyperscale per offrire piattaforme scalabili e a bassa latenza allineate con le iniziative di modernizzazione aziendale. L’innovazione si concentra sulla riduzione dei costi della memoria, miglioramento della scalabilità orizzontale e abilitazione di architetture di memoria ibride che combinano DRAM con memoria persistente di nuova generazione. I concorrenti enfatizzano anche la sicurezza, l’interoperabilità multi-cloud e le funzionalità di alta disponibilità per soddisfare la domanda dei settori BFSI, telecomunicazioni e manifatturiero. Con le imprese che adottano sempre più analisi guidate dall’IA e automazione in tempo reale, i fornitori si differenziano attraverso prestazioni di query migliorate, motori di caching distribuiti e integrazione senza soluzione di continuità con framework di orchestrazione dei container. Man mano che il mercato evolve, acquisizioni strategiche, investimenti in R&D e l’espansione dell’ecosistema cloud rimangono centrali per mantenere il vantaggio competitivo.
Analisi dei Giocatori Chiave:
- GridGain Systems
- Oracle Corporation
- GigaSpaces Technologies
- Software AG
- SAP SE
- Hazelcast Inc.
- Altibase Corporation
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- TIBCO Software Inc.
Sviluppi Recenti:
- Nel ottobre 2025, SAP ha rilasciato il pacchetto “SAP Cloud ERP Private 2025”, migliorando la sua suite cloud-ERP con una base dati rafforzata, AI integrata e capacità di agenti intelligenti per supportare i processi aziendali end-to-end.
- Nel 2025, GridGain continua a essere riconosciuta tra i principali fornitori di computing in-memory. Un rapporto di panoramica del settore del 2025 cita GridGain per le sue piattaforme in-memory open-source e di livello Impresa che supportano analisi in tempo reale e computing distribuito.
- Nel settembre 2023, Altibase Corporation Secondo informazioni pubbliche, Altibase ha rilasciato la versione 7.3 del suo database ibrido in-memory. Quella versione ha introdotto un’architettura “ibrida a partizione” — permettendo ai dati di risiedere sia in memoria che su disco a livello di partizione — insieme a miglioramenti nel processamento parallelo mirati a migliorare le prestazioni sotto condizioni di carico misto.
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Copertura del Rapporto:
Il rapporto di ricerca offre un’analisi approfondita basata su Componente, Applicazione, Modalità di distribuzione e Geografia. Dettaglia i principali attori del mercato, fornendo una panoramica delle loro attività, offerte di prodotti, investimenti, flussi di entrate e applicazioni chiave. Inoltre, il rapporto include approfondimenti sull’ambiente competitivo, analisi SWOT, tendenze di mercato attuali, nonché i principali driver e vincoli. Inoltre, discute vari fattori che hanno guidato l’espansione del mercato negli ultimi anni. Il rapporto esplora anche le dinamiche di mercato, gli scenari normativi e i progressi tecnologici che stanno plasmando l’industria. Valuta l’impatto dei fattori esterni e dei cambiamenti economici globali sulla crescita del mercato. Infine, fornisce raccomandazioni strategiche per i nuovi entranti e le aziende consolidate per navigare nelle complessità del mercato.
Prospettive Future:
- Il computing in-memory si espanderà rapidamente poiché le imprese daranno priorità all’analisi in tempo reale e al processamento a bassa latenza.
- L’adozione di AI, machine learning e automazione accelererà la domanda di architetture dati in-memory ad alta velocità.
- Le piattaforme IMC native del cloud guadagneranno importanza mentre le organizzazioni si spostano verso ambienti ibridi e multi-cloud.
- La memoria persistente e le tecnologie di memoria di nuova generazione miglioreranno la scalabilità e ridurranno la dipendenza dalla DRAM.
- BFSI, telecomunicazioni e e-commerce continueranno a guidare l’uso di IMC per l’elaborazione istantanea delle transazioni e il rilevamento delle frodi.
- La crescita del computing edge aumenterà il dispiegamento di soluzioni IMC leggere per inferenze in tempo reale e carichi di lavoro IoT.
- I database in-memory sostituiranno i sistemi legacy basati su disco nelle imprese digital-first.
- I fornitori si concentreranno sul miglioramento dell’interoperabilità con l’orchestrazione dei container e i framework di microservizi.
- I miglioramenti della sicurezza e la crittografia in tempo reale diventeranno critici poiché più dati sensibili risiedono in memoria.
- I mercati emergenti adotteranno l’IMC più rapidamente man mano che la trasformazione digitale e la penetrazione del cloud accelerano.
