حجم سوق قاعدة البيانات في الذاكرة ، ومشاركته ، وتحليل الصناعة ، عن طريق النشر (السحابة والبريد) ، من خلال معالجة النوع (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ومعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP)) ، عن طريق التطبيق (المعاملات ، التقارير ، والتحليلات ، وغيرها) ، وآخرون ، والمناسبة ، والحكومة الإقليمية ، والحكومة والبعض الآخر ، والحكومة. 2032

رؤى السوق الرئيسية

يشهد سوق قواعد البيانات العالمية في الذاكرة نموًا قويًا ، ويغذيه الطلب المتزايد على تحليلات البيانات عالية السرعة ، ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، والتطبيقات التي تتطلب أداءً منخفضًا للوزن. إنه نوع من نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS) الذي يخزن البيانات مباشرة في الذاكرة الرئيسية للنظام (RAM) بدلاً من تخزين القرص. تعتمد قواعد البيانات التقليدية على التخزين المستند إلى القرص ، حيث يتم تقييد سرعات القراءة والكتابة من خلال القيود الفعلية للوصول إلى البيانات على الأقراص. بينما تقوم قواعد البيانات في الذاكرة بإزالة عنق الزجاجة عن طريق تخزين البيانات في الذاكرة ، مما يتيح معالجة واستعلام أسرع واسترجاع. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الاستخدام المتزايد للحوسبة السحابية ، والحاجة المتزايدة لتحليل البيانات الضخمة ، وتكامل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي في العمليات التجارية ، تدفع المؤسسات لتبني حلول قاعدة بيانات في الذاكرة.

• في أغسطس 2021 ، قدمت Samsung تقنية المعالجة في الذاكرة إلى مجموعة أوسع من التطبيقات التي تتجاوز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تهدف هذه التكنولوجيا إلى تعزيز الأداء والكفاءة من خلال تمكين معالجة البيانات مباشرة داخل الذاكرة ، مما يقلل من الحاجة إلى نقل البيانات المكثف من وإلى المعالجات.

تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق قاعدة البيانات في الذاكرة

تقوم الذكاء الاصطناعي (AI) بتحويل السوق بسبب الطلب على الوصول السريع إلى مجموعات البيانات الكبيرة ، والتي يمكن أن توفرها الحلول في الذاكرة بكفاءة. تدعم قواعد البيانات في الذاكرة سير عمل منظمة العفو الدولية من خلال توفير استرجاع وتحليل بيانات أسرع ، وتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعى من معالجة البيانات والاستجابة لها بأقل قدر من التأخير. تتيح نماذج الذكاء الاصطناعي التحليلات في الوقت الفعلي ، والصيانة التنبؤية ، والكشف عن الاحتيال لاتخاذ القرارات في الوقت المناسب. بالإضافة إلى ذلك ، تستفيد خوارزميات الذكاء الاصطناعى من انخفاض الكمون الذي تقدمه قواعد البيانات في الذاكرة أثناء مراحل التدريب والاستدلال ، وخاصة أثناء معالجة مجموعات البيانات الكبيرة أو معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. هذه الكفاءة أمر بالغ الأهمية للتطبيقات مثل الأنظمة المستقلة والتوصيات الشخصية وإدارة الشبكات الذكية.

• في أكتوبر 2024 ، قدمت MSI منصات الخوادم التي تعمل بها وحدة المعالجة المركزية من سلسلة AMD من AMD EPYC 9005 ، والتي تضم ما يصل إلى 192 نوى و 384 مؤشر ترابط ، مصممة لتحسين الأداء وكفاءة الطاقة في مراكز البيانات. تهدف هذه الأنظمة إلى تعزيز الأداء ، وخاصة بالنسبة للتطبيقات السحابية ، وعمليات الأعمال الحرجة ، مع التركيز أيضًا على كفاءة الطاقة.
• وفقًا لخبراء الصناعة ، سجل سوق قاعدة بيانات الذاكرة بحجم السوق 10.56 مليار دولار في عام 2024.

يعد إدخال هذه الخوادم ذات السعة العالية أمرًا مهمًا بالنسبة لسوق قاعدة البيانات داخل الذاكرة لأنها توفر البنية التحتية الأساسية المطلوبة لتلبية متطلبات الأداء العالية والذاكرة النموذجية لقواعد البيانات داخل الذاكرة.

سائق سوق قاعدة البيانات في الذاكرة

زيادة الطلب على نمو السوق في الوقت الحقيقي

تعتمد الصناعات ، مثل التمويل ، والاتصالات السلكية واللاسلكية ، والتجارة الإلكترونية بشكل أكبر على التحليلات في الوقت الفعلي لتسهيل العمليات الأساسية مثل الكشف عن الاحتيال والأسعار الديناميكية والتوصيات الشخصية. يستلزم ارتفاع البيانات في الوقت الفعلي التي تنتجها أجهزة إنترنت الأشياء ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والأنشطة المختلفة عبر الإنترنت معالجة منخفضة الإنشاء للتحليل السريع واتخاذ القرارات المستنيرة. علاوة على ذلك ، فإن الأهمية المتزايدة لوكالة الذكاء الاصطناعى والتعلم الآلي تدفع الطلب على قواعد البيانات في الذاكرة. تتطلب هذه التقنيات الوصول السريع إلى البيانات والحساب الفعال للتدريب على النماذج والتنفيذ. علاوة على ذلك ، فإن التحول نحو الحوسبة السحابية وظهور الحوسبة الحافة هو عوامل مهمة للمؤسسات. تبحث هذه المؤسسات عن حلول قاعدة بيانات قابلة للتطوير وعالية الأداء للتعامل مع أعباء العمل الموزعة والهجينة. لذلك ، تبرز العناصر المذكورة أعلاه ضرورة إدارة البيانات الفعالة والقابلة للتطوير في المشهد الرقمي الحالي.

ضبط سوق قاعدة البيانات في الذاكرة

ارتفاع التكاليف للتنفيذ والتكامل التعقيدات قد تعيق نمو السوق

أحد الشواغل الرئيسية للسوق هو تكلفة التنفيذ المرتفعة لقواعد البيانات في الذاكرة ، والتي تتطلب كميات كبيرة من ذاكرة الوصول العشوائي التي تكون أكثر ثباتًا بشكل كبير من خيارات تخزين القرص التقليدية. يمكن أن يشكل هذا العبء المالي تحديات لنشر الأنظمة داخل الذاكرة ، وخاصة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم. علاوة على ذلك ، قد تواجه المؤسسات تحديات التكامل عند الانتقال من قواعد البيانات التقليدية إلى الأنظمة في الذاكرة. يتطلب هذا الانتقال تعديلات كبيرة على البنية التحتية والعمليات الحالية لتكنولوجيا المعلومات. يمكن أن تؤدي هذه التغييرات إلى التوقف المحتملة أو الاضطرابات أثناء مرحلة التنفيذ. يواجه سوق قاعدة البيانات في الذاكرة العديد من القيود البارزة التي قد تعيق نموها وتبنيها.

فرصة سوق قاعدة البيانات في الذاكرة

تمثل نماذج الأعمال القائمة على البيانات فرصة كبيرة لنمو السوق

تدرك المؤسسات بشكل متزايد قيمة رؤى البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات ، والتي تزداد الحاجة إلى أنظمة يمكنها معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة. يمكن أن تلبي قواعد البيانات في الذاكرة هذه الحاجة من خلال تسهيل استرجاع البيانات بشكل أسرع ومعالجة حاسمة للتطبيقات مثل التحليلات التنبؤية وتخصيص العملاء وتحسين الكفاءة التشغيلية. بالإضافة إلى ذلك ، يعزز ظهور التقنيات مثل الحوسبة الحافة فرص قواعد البيانات في الذاكرة من خلال تسهيل تحليل البيانات السريعة. يقلل هذا القرب من الكمون في معالجة البيانات ، مما يسمح للشركات في مختلف القطاعات بالاستجابة بشكل أكثر فعالية للمعلومات في الوقت الفعلي.

تجزئة

عن طريق النشر

• سحاب
• برفقة

عن طريق المعالجة

• المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)
• معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP)

عن طريق التطبيق

• عملية
• الإبلاغ
• التحليلات
• آخرون (تخزين مؤقت للمحتوى)

 

عن طريق الصناعة

• BFSI
• IT & Telecom
• التجزئة والتجارة الإلكترونية
• الرعاية الصحية
• الحكومة والدفاع
• تصنيع
• آخرون (وسائل الإعلام والترفيه)

 

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا والمكسيك)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل والأرجنتين وبقية أمريكا الجنوبية)
• أوروبا (المملكة المتحدة ، ألمانيا ، فرنسا ، إسبانيا ، إيطاليا ، روسيا ، بينلوكس ، الشمال الأوروبي ، وبقية أوروبا)
•  آسيا والمحيط الهادئ (اليابان والصين والهند وكوريا الجنوبية وآسيان وأوقيانوسيا وبقية آسيا والمحيط الهادئ)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (تركيا وإسرائيل وجنوب إفريقيا وشمال إفريقيا وبقية الشرق الأوسط وأفريقيا)

رؤى رئيسية

يغطي التقرير رؤى المفاتيح التالية:

• المؤشرات الاقتصادية الكلية الصغيرة
• السائقين والقيود والاتجاهات والفرص
• استراتيجيات العمل التي اعتمدها اللاعبون الرئيسيون
• تأثير الذكاء الاصطناعى على سوق قواعد البيانات العالمية في الذاكرة
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين

تحليل عن طريق النشر

عن طريق النشر ، ينقسم السوق إلى السحابة والرسم.

النشر السحابي هو الطريقة الرائدة في السوق بسبب تحول المنظمات نحو البنية المستندة إلى مجموعة النظراء لتحقيق مرونة أكبر وخفض التكاليف وزيادة خفة الحركة في إدارة بياناتها. يستضيف قواعد البيانات في الذاكرة على المنصات السحابية ، مما يسمح للمؤسسات بالوصول إلى البيانات والتطبيقات عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لقواعد البيانات في الذاكرة المستندة إلى مجموعة النظراء الاتصال بخدمات متعددة ، مما يسمح للمؤسسات بإنشاء حلول بيانات شاملة دون عبء إدارة الأجهزة المادية.

علاوة على ذلك ، من المتوقع أن يشهد النشر المحلي أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة. هذا النمو مدفوع بزيادة اعتماد خدمات الحوسبة السحابية في مختلف الصناعات. يتضمن تثبيت وإدارة قواعد البيانات في الذاكرة داخل البنية التحتية المادية للمؤسسة. يوفر هذا النموذج تحكمًا كاملاً في بيئة البيانات وبيئة قاعدة البيانات الخاصة بهم ، مما يسمح بتكوينات مصممة لتلبية متطلبات محددة.

التحليل عن طريق المعالجة

عن طريق المعالجة ، يتم تقسيم السوق إلى المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) ومعالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP).

تهيمن معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) على سوق قاعدة بيانات الذاكرة نظرًا لاستخدامها الواسع النطاق في بيئات المعاملات الحاسمة ذات الحجم الكبير. OLTP هو تطبيق معاملات يعالج حجمًا كبيرًا من المعاملات القصيرة والمتكررة والتفاعلية. يعد الطلب المتزايد على إدارة المعاملات في الوقت الفعلي في قطاعات مثل البنوك والتمويل والتجارة الإلكترونية محركًا رئيسيًا وراء الاستخدام الواسع لأنظمة OLTP.

من المتوقع أن تتمتع المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) بأعلى معدل نمو سنوي مركب في الفترة المتوقعة ، مدفوعة بالحاجة المتزايدة إلى تحليلات البيانات الضخمة ، وذكاء الأعمال ، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في مختلف الصناعات. OLAP هي طريقة معالجة تركز على التعامل مع الاستعلامات المعقدة التي تؤدي تحليل متعدد الأبعاد لمجموعات البيانات الكبيرة. يتم استخدامه في أنظمة دعم القرار التي تتطلب وظائف الاستعلام والإبلاغ التفصيلية.

• يذكر خبراء الصناعة أن OLAP من المتوقع أن يعرض 18.70 ٪ من CAGR بحلول عام 2032.

التحليل حسب التطبيق

حسب التطبيق ، ينقسم السوق إلى المعاملات والتقارير والتحليلات وغيرها.

تهيمن معالجة المعاملات على السوق بسبب الطلب على متطلبات الوصول إلى البيانات ذات التردد العالي والكلية. تعتمد المؤسسات المالية على قواعد البيانات في الذاكرة للتعامل مع المعاملات عالية التردد ، بما في ذلك معالجة الدفع في الوقت الفعلي ، وتداول الأسهم ، والكشف عن الاحتيال. هذا هو التطبيق الأساسي لقواعد البيانات في الذاكرة ، وخاصة في القطاعات مثل الخدمات المصرفية والخدمات المالية والتأمين (BFSI).

من المتوقع أن يكون لدى التحليلات في الوقت الحقيقي أعلى معدل نمو سنوي مركب في سوق قاعدة البيانات في الذاكرة. نظرًا لأن الشركات عبر مختلف القطاعات تعتمد بشكل متزايد على البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات ، فإن الحاجة إلى معالجة البيانات السريعة والفعالة تزداد بشكل مطرد. علاوة على ذلك ، زاد الطلب على تحليلات البيانات السريعة والقابلة للتطوير ، مما جعل قواعد البيانات في الذاكرة أداة مهمة للتطبيقات التحليلية.

• في يونيو 2023 ، قدمت Oracle Exadata X10M ، والتي تدمج المعالجة المعززة في الذاكرة ، وقدرات التعلم الآلي المتقدمة ، والبنية التحتية السحابية. إنه يتميز بتحسينات في الأداء وقابلية التوسع والأمان ، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات المختلفة.

تبرز التطورات في Exadata X10M التطور المستمر لتقنيات قاعدة البيانات داخل الذاكرة ، مع التركيز على أهمية السرعة والكفاءة في إدارة البيانات.

تحليل من قبل الصناعة

حسب الصناعة ، ينقسم السوق إلى BFSI و IT & Telecom و Retail & E-Commerce والرعاية الصحية والحكومة والدفاع والتصنيع وغيرها.

تقود BFSI السوق بسبب اعتمادها على الوصول إلى البيانات عالية السرعة والحاجة إلى تقييم المخاطر في الوقت الفعلي ، والكشف عن الاحتيال ، وأنظمة التداول. إن الحاجة إلى معالجة البيانات في الوقت الفعلي في الأسواق المالية ، إلى جانب المطالب التنظيمية الصارمة للامتثال والأمان ، تجعل BFSI أكبر مستخدم لتكنولوجيا قاعدة البيانات داخل الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج المؤسسات المالية إلى مراقبة المعاملات باستمرار لتحديد الاحتيال المحتمل.

من المتوقع أن تشهد صناعة التجزئة والتجارة الإلكترونية أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ ، مدفوعة بالحاجة المتزايدة للتخصيص في الوقت الفعلي ، وإدارة المخزون الفعالة ، والقدرة على معالجة كميات كبيرة من بيانات المعاملات خلال فترات عالية. تعد هذه الشركات من المتبنين المهمين لتكنولوجيا قواعد البيانات في الذاكرة حيث تتطلب الصناعة إدارة مخزون فعالة والقدرة على توفير تجارب العملاء المخصصة.

التحليل الإقليمي

من حيث الجغرافيا ، يتم تقسيم السوق العالمية إلى أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا.

تمتلك أمريكا الشمالية أكبر حصة من السوق بسبب نظامها الإيكولوجي التكنولوجي الثابت ، والاستثمارات القوية في الابتكار ، والاعتماد على نطاق واسع للتكنولوجيات المتقدمة. تؤكد المؤسسات في المنطقة على أهمية تحليلات البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات المستنيرة وتعزيز تفاعلات العملاء ، مما يجعل قواعد البيانات في الذاكرة مهمة للحفاظ على ميزة تنافسية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن وجود مقدمي الخدمات السحابية وبيئة تعاونية للتقدم التقني يساهم بشكل أكبر في هيمنة المنطقة.

• في أغسطس 2023 ، أظهرت منصة Memverge و Xconn Technologies و Samsung و H3 فوائد Compute Express Link (CXL) في قمة ذاكرة الفلاش في كاليفورنيا ، تعاونها في الولايات المتحدة ، عرضت إمكانيات تجميع الذاكرة التي تعزز الكفاءة والسرعة في معالجة أعباء العمل ، وخاصة بالنسبة إلى AI الأولي. تعتبر التطورات في CXL ذات صلة بسوق قاعدة البيانات داخل الذاكرة لأنها توفر تحسينات محتملة في سعة الذاكرة والأداء.
• وفقًا لخبراء الصناعة ، تهيمن أمريكا الشمالية على 3.4 مليار دولار في السوق ، في عام 2022.

من المتوقع أن تظهر السوق في منطقة آسيا والمحيط الهادئ أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال فترة التنبؤ ، مدفوعة بالتحول الرقمي السريع ، وزيادة اعتماد الخدمات السحابية ، وزيادة في توليد البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء والتقنيات الذكية. أصبحت المنطقة سوقًا عالي النمو لقواعد البيانات داخل الذاكرة ، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى التنمية الاقتصادية السريعة ، وزيادة مستويات الرقمنة ، وارتفاع عدد السكان الأكثر دراية بالتكنولوجيا. علاوة على ذلك ، فإن المشهد الصناعي المتنوع ، بما في ذلك التصنيع ، والاتصالات ، والتمويل ، يعمل على الاستفادة من الحلول في الذاكرة لتحسين تحليلات البيانات والكفاءة التشغيلية.

غطى اللاعبون الرئيسيون

يتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين التاليين:

• شركة أوراكل (الولايات المتحدة)
• شركة Teradata (الولايات المتحدة)
• شركة Microsoft (الولايات المتحدة)
• SAP SE (ألمانيا)
• Amazon Web Services (الولايات المتحدة)
• شركة IBM (الولايات المتحدة)
• Enea AB (السويد)
• شركة Altibase Corp. (كوريا الجنوبية)
• شركة Tibco Software Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة Voltdb Inc. (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في أبريل 2024 ، أطلقت SAP محرك SAP Hana Cloud Vector ، الذي يدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مع بيانات الشركة في الوقت الفعلي. يمكّن الشركات من دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) مع البيانات التنظيمية في الوقت الفعلي وعمليات الأعمال. وهو يدعم تطوير التطبيقات المتقدمة لاتخاذ القرارات والكفاءة التشغيلية الأكثر فعالية.
• في نوفمبر 2023 ، عقدت Microsoft شراكة مع DataBricks ، بهدف تحسين قدرات تحليل البيانات. يسهل هذا التعاون تطوير نماذج التعلم الآلي ، وتبسيط معالجة البيانات ، ويمكّن الشركات من الاستفادة من التحليلات في الوقت الفعلي بشكل أكثر كفاءة.