Memory 데이터베이스 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 배포 (클라우드 및 온 프레미스), 처리 유형 (OLAP (Online Analytical Processing) 및 온라인 트랜잭션 처리 (OLTP)), 응용 프로그램 (거래,보고, 분석 및 기타), 업계 별 (BFSI, IT & Telecom, ENGINAL, E-Commerce, Healthcare, Governing & Defense, Manufacting, 및 Manufaction, 및 Defense), 2032

글로벌 인 메모리 데이터베이스 시장은 고속 데이터 분석에 대한 수요 증가, 실시간 데이터 처리 및 낮은 학자 성능이 필요한 애플리케이션으로 인해 강력한 성장을 겪고 있습니다. 디스크 스토리지가 아닌 시스템의 기본 메모리 (RAM)에 데이터를 직접 저장하는 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 유형입니다. 기존 데이터베이스는 디스크 기반 스토리지에 따라 다릅니다.이 스토리지는 디스크의 데이터에 액세스하는 물리적 제한에 의해 읽기 및 쓰기 속도가 제한되는 디스크 기반 스토리지에 따라 다릅니다. 메모리 인 데이터베이스는 메모리에 데이터를 저장 하여이 병목 현상을 제거하여 더 빠른 쿼리 처리 및 검색을 가능하게합니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 사용, 빅 데이터 분석에 대한 요구가 높아지고 인공 지능 (AI) 및 머신 러닝의 통합은 비즈니스 운영에 통합되면 조직이 모임 데이터베이스 솔루션을 채택하게됩니다.

• 2021 년 8 월, 삼성은 AI 및 기계 학습 이외의 광범위한 응용 분야에 메모리 내 처리 기술을 도입했습니다. 이 기술은 메모리 내에서 데이터 처리를 직접 활성화하여 성능 및 효율성을 향상시켜 프로세서와의 광범위한 데이터 전송의 필요성을 줄입니다.

AI가 메모리 내 데이터베이스 시장에 미치는 영향

인공 지능 (AI)은 대형 데이터 세트에 대한 빠른 접근에 대한 수요로 인해 시장을 변화시키고 있으며, 이는 메모리 내 솔루션이 효율적으로 제공 할 수 있습니다. 메모리 인 데이터베이스는 더 빠른 데이터 검색 및 분석을 제공하여 AI 워크 플로우를 지원하여 AI 시스템이 최소한의 지연으로 데이터를 처리하고 응답 할 수 있도록합니다. AI 모델은시기 적절한 의사 결정을위한 실시간 분석, 예측 유지 보수 및 사기 탐지를 가능하게합니다. 또한 AI 알고리즘은 교육 및 추론 단계에서 메모리 인 데이터베이스가 제공하는 낮은 대기 시간을 활용하면서 특히 대규모 데이터 세트를 처리하거나 실시간 데이터 스트림을 처리합니다. 이 효율성은 자율 시스템, 개인화 된 권장 사항 및 스마트 그리드 관리와 같은 응용 프로그램에 중요합니다.

• 2024 년 10 월, MSI는 데이터 센터의 성능 및 에너지 효율을 향상 시키도록 설계된 최대 192 개의 코어 및 384 개의 스레드를 특징으로하는 AMD의 EPYC 9005 시리즈 CPU로 구동되는 서버 플랫폼을 도입했습니다. 이 시스템은 특히 AI, 클라우드 애플리케이션 및 중요한 비즈니스 운영의 성능을 향상시키는 동시에 에너지 효율에 중점을 둡니다.
• 업계 전문가들에 따르면, 메모리 인 데이터베이스 시장은 2024 년에 10.56 억 달러 규모의 시장 규모를 등록했습니다.

이러한 대용량 서버의 도입은 메모리 인 데이터베이스 시장에서 중요합니다.이 데이터베이스 시장은 메모리 내 데이터베이스의 전형적인 고성능 및 메모리 요구를 충족시키는 데 필요한 필수 인프라를 제공하기 때문에 중요합니다.

메모리 내 데이터베이스 시장 드라이버

실시간 분석에 대한 수요가 증가하면 시장 성장이 발생합니다

금융, 통신 및 전자 상거래와 같은 산업은 실시간 분석에 더 의존하여 사기 탐지, 동적 가격 책정 및 개인화 된 권장 사항과 같은 필수 작업을 용이하게합니다. IoT 장치, 소셜 미디어 및 다양한 온라인 활동에서 생성 된 실시간 데이터의 상승은 신속한 분석 및 정보 제공 의사 결정을 위해서는 낮은 대기 시간 처리가 필요합니다. 또한 AI 및 기계 학습의 중요성이 증가함에 따라 메모리 내 데이터베이스에 대한 수요가 발생합니다. 이러한 기술은 데이터에 대한 빠른 액세스와 모델 교육 및 실행에 대한 효율적인 계산이 필요합니다. 또한 클라우드 컴퓨팅으로의 전환과 에지 컴퓨팅의 출현은 조직의 중요한 요소입니다. 이러한 조직은 분산 및 하이브리드 워크로드를 처리하기 위해 확장 가능하고 고성능 데이터베이스 솔루션을 찾습니다. 따라서 위의 요소는 현재 디지털 환경에서 효과적이고 확장 가능한 데이터 관리의 필요성을 강조합니다.

메모리 내 데이터베이스 시장 구속

높은 구현 비용 및 통합 복잡성 문제는 시장 성장을 방해 할 수 있습니다.

시장의 주요 관심사는 메모리 내 데이터베이스의 높은 구현 비용으로, 기존 디스크 스토리지 옵션보다 훨씬 더 비싼 많은 양의 RAM이 필요합니다. 이러한 재무 부담은 특히 중소 기업에 대한 메모리 시스템의 배치에 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 조직은 기존 데이터베이스에서 메모리 시스템으로 이동할 때 통합 문제에 직면 할 수 있습니다. 이 전환은 현재 IT 인프라 및 프로세스를 상당한 수정해야합니다. 이러한 변경으로 인해 구현 단계에서 가동 중지 시간 또는 중단이 발생할 수 있습니다. 메모리 인 데이터베이스 시장은 성장과 채택을 방해 할 수있는 다양한 주목할만한 제약을 경험합니다.

메모리 내 데이터베이스 시장 기회

데이터 중심 비즈니스 모델은 시장 성장을위한 중요한 기회를 제공합니다.

조직은 의사 결정에 대한 실시간 데이터 통찰력의 가치를 점차 인식하고 있으며, 이는 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하고 분석 할 수있는 시스템의 필요성을 높이고 있습니다. 메모리 인 데이터베이스는 예측 분석, 고객 개인화 및 운영 효율성 향상과 같은 응용 프로그램에 중요한 데이터 검색을 촉진하고 처리하여 이러한 요구를 해결할 수 있습니다. 또한 Edge Computing과 같은 기술의 출현은 빠른 데이터 분석을 용이하게함으로써 메모리 내 데이터베이스의 기회를 향상시킵니다. 이 근접성은 데이터 처리의 대기 시간을 최소화하여 다양한 부문의 비즈니스가 실시간 정보에보다 효과적으로 대응할 수 있도록합니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 마이크로 거시 경제 지표
• 운전자, 제약, 트렌드 및 기회
• 주요 업체가 채택한 비즈니스 전략
• AI가 글로벌 인 메모리 데이터베이스 시장에 미치는 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포 별 분석

배치를 통해 시장은 클라우드 및 온 프레미스로 나뉩니다.

클라우드 배포는 클라우드 기반 아키텍처로 이동하여 데이터 관리의 유연성, 비용 절감 및 민첩성 증가로 인해 시장에서 주요 방법입니다. 클라우드 플랫폼에서 메모리 데이터베이스를 호스팅하여 조직이 인터넷을 통해 데이터 및 응용 프로그램에 액세스 할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 인 메모리 데이터베이스는 여러 서비스와 연결하여 조직이 물리적 하드웨어 관리 부담없이 포괄적 인 데이터 솔루션을 만들 수 있습니다.

또한, 온 프레미스 배포는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 목격 할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 다양한 산업에서 클라우드 컴퓨팅 서비스의 채택이 증가함에 따라 발생합니다. 여기에는 조직의 물리적 인프라 내에 메모리 내 데이터베이스를 설치하고 관리하는 것이 포함됩니다. 이 모델은 데이터 및 데이터베이스 환경을 완전히 제어하여 맞춤형 구성이 특정 요구 사항을 충족 할 수 있도록합니다.

처리 유형에 의한 분석

처리 유형으로 시장은 온라인 분석 처리 (OLAP) 및 OLTP (Online Transaction Processing)로 나뉩니다.

온라인 거래 처리 (OLTP)는 중요한 대량 거래 환경에서 광범위한 사용으로 인해 메모리 내 데이터베이스 시장을 지배합니다. OLTP는 대량의 짧고 반복적이며 대화식 거래를 처리하는 거래 응용 프로그램입니다. 은행, 금융 및 전자 상거래와 같은 부문에서 실시간 거래 관리에 대한 수요가 증가하는 것은 OLTP 시스템의 광범위한 사용에 대한 핵심 동인입니다.

온라인 분석 처리 (OLAP)는 다양한 산업 분야의 빅 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 실시간 의사 결정에 대한 요구가 증가함에 따라 예측 기간에 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. OLAP는 대형 데이터 세트의 다차원 분석을 수행하는 복잡한 쿼리를 처리하는 데 중점을 둔 처리 방법입니다. 자세한 쿼리 및보고 기능이 필요한 의사 결정 지원 시스템에 사용됩니다.

• 업계 전문가들은 OLAP가 2032 년까지 CAGR의 18.70%를 프로젝트 할 것으로 예상된다고 밝혔다.

응용 프로그램 별 분석

응용 프로그램에 의해 시장은 거래,보고, 분석 및 기타로 나뉩니다.

트랜잭션 처리는 고주파 및 저도 데이터 액세스 요구 사항에 대한 수요로 인해 시장을 지배합니다. 금융 기관은 실시간 지불 처리, 주식 거래 및 사기 탐지를 포함한 고주파 거래를 처리하기 위해 메모리 내 데이터베이스에 의존합니다. 이 데이터베이스, 특히 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI)과 같은 부문의 메모리 데이터베이스의 주요 응용 프로그램입니다.

실시간 분석은 메모리 내 데이터베이스 시장에서 CAGR이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 다양한 부문의 회사가 의사 결정을위한 실시간 데이터에 점점 더 의존함에 따라 빠르고 효율적인 데이터 처리의 필요성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 또한 빠르고 확장 가능한 데이터 분석에 대한 수요가 증가하여 메모리 내 데이터베이스가 분석 응용 프로그램을위한 중요한 도구가되었습니다.

• 2023 년 6 월, Oracle은 Exadata X10M을 도입하여 향상된 인 메모리 처리, 고급 기계 학습 기능 및 클라우드 인프라를 통합했습니다. 성능, 확장 성 및 보안이 개선되어 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

Exadata x10m의 발전은 데이터 관리의 속도와 효율성의 중요성을 강조하면서 메모리 데이터베이스 기술의 지속적인 발전을 강조합니다.

산업별 분석

산업별로 시장은 BFSI, IT & Telecom, 소매 및 전자 상거래, 의료, 정부 및 방어, 제조 및 기타로 나뉩니다.

BFSI는 고속 데이터 액세스에 의존하고 실시간 위험 평가, 사기 탐지 및 거래 시스템의 필요성으로 인해 시장을 이끌고 있습니다. 규정 준수 및 보안에 대한 엄격한 규제 요구와 결합 된 금융 시장에서 실시간 데이터 처리의 필요성으로 인해 BFSI는 메모리 내 데이터베이스 기술의 가장 큰 사용자가됩니다. 또한 금융 기관은 잠재적 사기를 식별하기 위해 지속적으로 거래를 모니터링해야합니다.

소매 및 전자 상거래 산업은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 목격 할 것으로 예상되며, 실시간 개인화의 필요성 증가, 효율적인 재고 관리 및 교통량이 많은 기간 동안 대량의 거래 데이터를 처리 할 수있는 능력으로 인해 발생합니다. 이 회사는 업계에서 효과적인 재고 관리와 개인화 된 고객 경험을 제공 할 수있는 능력이 필요하기 때문에 Memory In Memory 데이터베이스 기술의 상당한 채택 자입니다.

지역 분석

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지리 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 설립 된 기술 생태계, 혁신에 대한 강력한 투자, 첨단 기술의 광범위한 채택으로 인해 시장에서 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 이 지역의 조직은 정보에 입각 한 의사 결정 및 고객 상호 작용 향상을위한 실시간 데이터 분석의 중요성을 강조하여 경쟁 우위를 유지하는 데 메모리 내 데이터베이스가 중요합니다. 또한 클라우드 서비스 제공 업체의 존재와 기술 발전을위한 협업 환경 이이 지역의 지배력에 더욱 기여합니다.

• 2023 년 8 월, Memverge, Xconn Technologies, Samsung 및 H3 플랫폼은 캘리포니아의 Flash Memory Summit에서 CXL (Compute Express Link)의 이점을 보여주었습니다. CXL의 발전은 메모리 용량 및 성능의 잠재적 개선을 제공하므로 메모리 인 데이터베이스 시장과 관련이 있습니다.
• 업계 전문가에 따르면 2022 년 북아메리카는 시장 규모로 34 억 달러가 지배적이었습니다.

Market Asia Pacific은 신속한 디지털 혁신, 클라우드 서비스 채택 증가, IoT 장치 및 스마트 기술의 데이터 생성에 의해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 전시 할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 주로 빠른 경제 발전, 디지털화 수준 증가, 기술에 익숙한 인구 증가로 인해 메모리 내 데이터베이스의 고성장 시장이되고 있습니다. 또한 제조, 통신 및 금융을 포함한 다양한 산업 환경은 향상된 데이터 분석 및 운영 효율성을위한 메모리 내 솔루션을 활용합니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함되어 있습니다.

• Oracle Corporation (미국)
• Teradata Corporation (미국)
• Microsoft Corporation (미국)
• SAP SE (독일)
• 아마존 웹 서비스 (미국)
• IBM Corporation (미국)
• Enea AB (스웨덴)
• Altibase Corp. (한국)
• TIBCO Software Inc. (미국)
• Voltdb Inc. (미국)

주요 산업 개발

• 2024 년 4 월, SAP는 LLM (Large Language Models)을 실시간 회사 데이터와 통합하는 SAP HANA Cloud Vector Engine을 출시했습니다. 비즈니스는 LLMS (Large Language Model)를 실시간 조직 데이터 및 비즈니스 프로세스와 통합 할 수 있습니다. 보다 효과적인 의사 결정 및 운영 효율성을 위해 고급 응용 프로그램 개발을 지원합니다.
• 2023 년 11 월, Microsoft는 데이터 분석 기능을 향상시키기 위해 Databricks와 파트너 관계를 맺었습니다. 이 협업은 머신 러닝 모델의 개발을 용이하게하고 데이터 처리를 간소화하며 비즈니스가 실시간 분석을보다 효율적으로 활용할 수 있도록합니다.