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세계의 인메모리 컴퓨팅 시장 규모 : 구성요소별, 용도별, 산업별, 지역별, 범위 및 예측

Global In Memory Computing Market Size By Component, By Application, By Vertical, By Geographic Scope And Forecast

발행일: | 리서치사: Verified Market Research | 페이지 정보: 영문 202 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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인메모리 컴퓨팅 시장 규모와 전망

인메모리 컴퓨팅 시장 규모는 2023년 114억 달러로 평가되며, 2024-2030년 예측 기간 동안 16.5%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 245억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

인메모리 컴퓨팅 세계 시장 활성화 요인

인메모리 컴퓨팅 시장의 시장 촉진요인은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다.

실시간 분석에 대한 요구

실시간 데이터 분석과 의사결정에 대한 요구가 높아지면서 다양한 분야의 기업들이 인메모리 컴퓨팅 시스템을 도입해 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하고 있습니다.

빅데이터와 IoT의 확대

인메모리 컴퓨팅은 소셜 미디어, 센서, IoT 기기 등 다양한 소스에서 생성되는 빅데이터의 증가로 인해 요구되는 더 빠른 데이터 처리 능력을 제공할 수 있습니다.

성능 및 확장성

인메모리 컴퓨팅은 기존 디스크 기반 시스템보다 훨씬 빠른 데이터 액세스 및 처리 속도를 제공합니다.

빠른 응답시간에 대한 요구

금융, E-Commerce, 통신 등의 분야에서 사기 탐지, 추천 엔진, 고객 지원 등의 애플리케이션은 낮은 응답 시간을 필요로 합니다. 인메모리 컴퓨팅은 데이터 액세스 시간을 단축함으로써 이러한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

비용 절감

인메모리 컴퓨팅 솔루션은 비용이 많이 드는 하드웨어 업데이트, 유지보수 및 에너지 사용의 필요성을 줄임으로써, 초기에는 기존 시스템보다 비용이 더 많이 들더라도 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

소프트웨어 및 하드웨어 기술 향상

인메모리 컴퓨팅 솔루션의 채택은 소프트웨어 최적화 기술과 멀티 코어 프로세서 및 고속 메모리 모듈의 가용성 향상과 같은 하드웨어 기술의 지속적인 개선에 의해 촉진되고 있습니다.

리얼타임 비즈니스 인텔리전스

기업들은 소비자 행동, 산업 동향, 업무 효율성을 이해하기 위해 실시간 비즈니스 인텔리전스에 점점 더 의존하고 있습니다. 실시간 BI 애플리케이션은 인메모리 컴퓨팅을 통해 데이터 처리 및 분석 속도를 향상시켜 실시간 BI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

디지털 전환을 위한 노력

기업들은 IT 인프라와 애플리케이션을 업그레이드하고 디지털 경제에서 보다 혁신적이고 경쟁력 있고 유연한 기업으로 거듭나기 위해 인메모리 컴퓨팅을 도입하고 있습니다.

세계 인메모리 컴퓨팅 시장의 억제요인

인메모리 컴퓨팅 시장에는 몇 가지 요인이 억제요인으로 작용할 수 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

높은 초기 투자

IMC 솔루션을 구현하기 위해서는 많은 하드웨어, 소프트웨어, 경험이 필요한 경우가 많습니다. 이 때문에 중소기업이나 예산이 한정된 기업은 IMC 기술 도입을 포기할 수 있습니다.

실행의 복잡성

IMC 솔루션은 소프트웨어와 하드웨어 통합에 대한 지식이 필요하기 때문에 도입이 까다로울 수 있습니다. 이러한 복잡성은 필요한 기술적 노하우와 리소스를 갖추지 못한 기업에게는 도입의 걸림돌이 될 수 있습니다.

데이터 보안 문제

데이터 보안 문제

데이터 보안과 프라이버시는 민감한 데이터가 인메모리 컴퓨팅을 위해 처리되고 메모리에 저장될 때 발생하는 문제입니다. 강력한 보안 대책이 보장되지 않는다면 기업은 IMC 솔루션 도입을 꺼릴 수 있습니다.

호환성 문제

IMC 솔루션을 기존 IT 애플리케이션 및 인프라와 통합하는 것은 특히 레거시 시스템을 사용하는 기업의 경우 어려울 수 있습니다. 호환성 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.

제한적인 확장성

IMC는 성능과 속도가 뛰어나지만, 애플리케이션에 따라서는 확장성이 문제가 될 수 있습니다. 기업은 데이터 양 증가에 따른 수요 증가에 따라 IMC 인프라를 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

밴더 락인

조직이 특정 벤더의 IMC 솔루션을 채택하고 업데이트 및 지속적인 유지보수를 해당 공급업체에 의존하게 되는 경우가 발생합니다. 이는 적응성을 떨어뜨리고 전체 비용을 증가시킬 수 있습니다.

규제 준수

금융, 의료, 정부 등의 분야는 데이터 처리 및 저장을 관리하는 엄격한 규제가 적용되며, IMC 도입은 특히 데이터 거버넌스 및 감사 가능성 분야에서 이러한 법규를 준수하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

성능의 트레이드오프

IMC는 성능 측면에서 상당한 이점을 제공하지만, 데이터의 내구성과 영속성이 손상될 수 있습니다. 조직은 IMC 솔루션이 고유한 요구 사항을 충족할 수 있도록 이러한 트레이드오프를 면밀히 평가해야 합니다.

목차

제1장 소개

  • 시장 정의
  • 시장 세분화
  • 조사 방법

제2장 주요 요약

  • 주요 조사 결과
  • 시장 개요
  • 시장 하이라이트

제3장 시장 개요

  • 시장 규모와 성장의 가능성
  • 시장 동향
  • 시장 성장 촉진요인
  • 시장 성장 억제요인
  • 시장 기회
  • Porter's Five Forces 분석

제4장 인메모리 컴퓨팅 시장 : 구성요소별

  • 하드웨어
  • 소프트웨어
  • 서비스

제5장 인메모리 컴퓨팅 시장 : 용도별

  • 부정 감지
  • 리스크 관리
  • 실시간 분석
  • 고빈도 거래

제6장 인메모리 컴퓨팅 시장 : 업계별

  • 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI)
  • 헬스케어
  • 소매
  • 통신

제7장 지역 분석

  • 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
  • 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 아시아태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 호주
  • 라틴아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 칠레
  • 중동 및 아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트

제8장 시장 역학

  • 시장 성장 촉진요인
  • 시장 성장 억제요인
  • 시장 기회
  • COVID-19의 시장에 대한 영향

제9장 경쟁 구도

  • 주요 기업
  • 시장 점유율 분석

제10장 기업 개요

  • GridGain Systems
  • Redis Labs
  • Hazelcast
  • Apache Ignite
  • GigaSpaces
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • Pivotal Software
  • Inc.(acquired by VMware)
  • Software AG
  • TIBCO Software Inc.

제11장 시장 전망과 기회

  • 신기술
  • 향후 시장 동향
  • 투자 기회

제12장 부록

  • 약어 리스트
  • 정보 출처와 참고문헌
ksm 25.01.03

In Memory Computing Market Size And Forecast

In Memory Computing Market size was valued at USD 11.4 billion in 2023 and is projected to reach USD 24.5 billion by 2030 , growing at a CAGR of 16.5% during the forecast period 2024-2030. Global In Memory Computing Market Drivers The market drivers for the In Memory Computing Market can be influenced by various factors. These may include:

Demand for Real-Time Analytics

: Businesses in a variety of sectors are implementing in-memory computing systems to quickly process and analyze massive amounts of data due to the growing requirement for real-time data analysis and decision-making.

Expanding Big Data and IoT

: In-memory computing can offer faster data processing capabilities, which are required due to the growth of big data created from multiple sources, including social media, sensors, and IoT devices.

Performance and Scalability

: Applications demanding high performance and scalability would benefit greatly from in-memory computing, which provides far faster data access and processing speeds than conventional disk-based systems.

Requirement for Quicker Response Times

: Low-latency response times are necessary for applications like fraud detection, recommendation engines, and customer support in sectors including finance, e-commerce, and telecommunications. By shortening data access times, in-memory computing assists in meeting these requirements.

Cost Reduction

: By lowering the need for costly hardware updates, maintenance, and energy usage, in-memory computing solutions can result in long-term cost reductions even if they may initially cost more than traditional systems.

Improvements in Software and Hardware Technologies

: The adoption of in-memory computing solutions is being propelled by ongoing improvements in software optimization techniques and hardware technologies, such as the growing availability of multi-core processors and high-speed memory modules.

Real-time business intelligence

: To understand consumer behavior, industry trends, and operational effectiveness, businesses are depending more and more on real-time business intelligence. Real-time BI applications are made possible by in-memory computing, which speeds up data processing and analysis.

Initiatives for Digital Transformation

: To upgrade their IT infrastructure and applications and become more innovative, competitive, and flexible in the digital economy, organizations are implementing in-memory computing..

Global In Memory Computing Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the In Memory Computing Market. These may include:

High Initial Investment

: Hardware, software, and experience are often needed in large quantities for the implementation of IMC solutions. This may discourage smaller businesses or those with tighter budgets from implementing IMC technology.

Implementation Complexity

: Implementing IMC solutions can be difficult and need knowledge of both software and hardware integration. Adoption may be hampered by this complexity for businesses without the requisite technological know-how or resources.

Data Security Issues

: Data security and privacy are issues that arise when sensitive data is processed and stored in memory for in-memory computing. If strong security measures aren't guaranteed, organizations could be reluctant to implement IMC solutions.

Compatibility Issues

: It can be difficult to integrate IMC solutions with current IT applications and infrastructure, especially for enterprises that use legacy systems. There could be compatibility problems, which would need more time and effort to fix.

Limited Scalability

: IMC has great performance and speed, but for some applications, scalability may be an issue. Organizations may find it more difficult to scale their IMC infrastructure in response to rising demand as data quantities rise.

Vendor lock-in

: It occurs when an organization adopts IMC solutions from a specific vendor and becomes reliant on that provider for updates and continuous maintenance. This may reduce adaptability and raise overall expenses.

Regulatory Compliance

: Tight regulations controlling data processing and storage apply to sectors like finance, healthcare, and government. IMC implementations may face difficulties adhering to these laws, especially in the areas of data governance and auditability.

Performance Trade-offs

: Although IMC provides notable performance advantages, data durability and persistence may be compromised. It is imperative for organizations to meticulously assess these trade-offs in order to guarantee that IMC solutions satisfy their unique needs..

Global In Memory Computing Market Segmentation Analysis

The Global In Memory Computing Market is Segmented on the basis of By Component, By Application, By Vertical and Geography.

By Component

Hardware

: memory modules, and servers are all included in the hardware category.

Software

: This section covers data analytics software, caching software, and in-memory databases.

Services

: Implementation, support, and consulting services are included in this category..

By Application

Fraud detection

: By evaluating vast volumes of data from numerous sources in real time, in-memory computing is utilized to identify fraudulent activities.

Risk management

: By examining market, customer, and other pertinent data, in-memory computing is utilized to evaluate and manage risks in real-time.

Real-time analytics

: Real-time analytics on massive volumes of data, including financial, social media, and sensor data, are carried out using in-memory computers.

High-frequency trading

: By evaluating market data and making judgments instantly, in-memory computing allows for the execution of high-frequency transactions in milliseconds..

By Vertical

The banking, financial services, and insurance (BFSI)

: These industry is the one that utilizes in-memory computing the most because of the necessity for real-time regulatory compliance, risk management, and fraud detection.

Healthcare

: To analyze patient data, enhance patient care, and carry out medical research, the healthcare industry is utilizing in-memory computing more and more.

Retail

: To enhance inventory management, fight fraud, and tailor the consumer experience, the retail industry is utilizing in-memory computing.

Telecoms

: To monitor network traffic, identify fraud, and enhance customer service, the telecoms industry uses in-memory computing..

By Geography

North America:

Market conditions and demand in the United States, Canada, and Mexico.

Europe:

Analysis of the In Memory Computing Market in European countries.

Asia-Pacific:

Focusing on countries like China, India, Japan, South Korea, and others.

Middle East and Africa:

Examining market dynamics in the Middle East and African regions.

Latin America:

Covering market trends and developments in countries across Latin America.

Key Players

The major players in the In Memory Computing Market are:

GridGain Systems

Redis Labs

Hazelcast

Apache Ignite

GigaSpaces

IBM Corporation

Oracle Corporation

Pivotal Software

Inc. (acquired by VMware)

Software AG

TIBCO Software Inc.

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction

  • Market Definition
  • Market Segmentation
  • Research Methodology

2. Executive Summary

  • Key Findings
  • Market Overview
  • Market Highlights

3. Market Overview

  • Market Size and Growth Potential
  • Market Trends
  • Market Drivers
  • Market Restraints
  • Market Opportunities
  • Porter's Five Forces Analysis

4.

In Memory Computing Market, By Component

  • Hardware
  • Software
  • Services

5. In Memory Computing Market, By Application

  • Fraud detection
  • Risk management
  • Real-time analytics
  • High-frequency trading

6. In Memory Computing Market, By Vertical

  • The banking, financial services and insurance (BFSI)
  • Healthcare
  • Retail
  • Telecoms

7. Regional Analysis

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • Europe
  • United Kingdom
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Asia-Pacific
  • China
  • Japan
  • India
  • Australia
  • Latin America
  • Brazil
  • Argentina
  • Chile
  • Middle East and Africa
  • South Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE

8. Market Dynamics

  • Market Drivers
  • Market Restraints
  • Market Opportunities
  • Impact of COVID-19 on the Market

9. Competitive Landscape

  • Key Players
  • Market Share Analysis

10. Company Profiles

  • GridGain Systems
  • Redis Labs
  • Hazelcast
  • Apache Ignite
  • GigaSpaces
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • Pivotal Software
  • Inc. (acquired by VMware)
  • Software AG
  • TIBCO Software Inc.

11. Market Outlook and Opportunities

  • Emerging Technologies
  • Future Market Trends
  • Investment Opportunities

12. Appendix

  • List of Abbreviations
  • Sources and References
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