In-Memory-Systeme ermöglichen die ultraschnelle Datenverarbeitung in Echtzeit, indem sie den Arbeitsspeicher intelligent als Datenspeicher nutzen. Das spart wertvolle Stunden, Minuten und Sekunden – zum Beispiel in der digitalen Fabrik der Industrie 4.0, wo immense Mengen an Sensordaten ausgewertet werden. Auch bei mobilen Anwendungen werden Antwortzeiten im Millisekundenbereich vorausgesetzt – Nutzer erwarten, dass Apps unmittelbar reagieren. Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO haben mit der “Marktübersicht In-Memory-Systeme” eine neue Studie veröffentlicht: CDOs, CTOs oder Softwareentwickler erhalten eine Einführung in die technischen Grundlagen der In-Memory-Technologie und einen herstellerneutralen Überblick über aktuelle Software.
Auf 240 Seiten bietet die Studie eine Einführung in das Thema sowie eine umfangreiche Analyse zum aktuellen Angebot kommerzieller und Open-Source-Produkte – herstellerneutral und nach Nutzungskontext organisiert. Entstanden ist die Publikation im Rahmen des Projekts “SmartEnergyHub”, das im Technologieprogramm “Smart Data – Innovationen aus Daten” vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wird. Nach entsprechender Registrierung ist die Studie als kostenloser Download erhältlich. Sie lässt sich alternativ auch als Druckfassung bestellen. Der Preis beträgt 60 Euro inklusive Mehrwertsteuer und zuzüglich Versand und Verpackung.
“Der Trend zu In-Memory-Systemen ist weder eine kurzfristige noch eine vorübergehende Erscheinung. Ihr flächendeckender Einsatz ist durch den stetig fallenden Preis schneller Speichertechnologien möglich geworden”, sagt Dr. Dirk Hecker, Abteilungsleiter Knowledge Discovery am Fraunhofer IAIS. “Viele Hersteller von Datenbanklösungen und Analysesoftware haben darauf reagiert und ihre Produkte mit In-Memory-Funktionalitäten erweitert.” Die Liste der verfügbaren arbeitsspeicheroptimierten Softwarelösungen ist lang und wächst kontinuierlich – das macht den Markt unübersichtlich. Jede In-Memory-Datenbank bietet Vor- und Nachteile, je nachdem, welchem Anwendungsfall sie gerecht werden soll.
“Je schneller die digitalen Datensysteme auf neue Informationen reagieren können, desto höher ist der Gewinn, den man daraus zieht – etwa durch die Vermeidung des Spitzenlastbedarfs in Energiesystemen oder die schnelle Korrektur von Fehlern im industriellen Produktionsprozess. Auch im Dienstleistungssektor zählt jede Sekunde, die man seine Kunden früher informieren kann. Bei Zugverspätungen können die Kunden zum Beispiel schnell alternative Reiseoptionen erhalten”, ergänzt Thomas Renner, Leiter des Competence Center Electronic Business am Fraunhofer IAO.
Bau- und Fertigungsspezialist investiert in die S/4HANA-Migration und geht mit RISE WITH SAP in die…
Trends 2025: Rasante Entwicklungen bei Automatisierung, KI und in vielen anderen Bereichen lassen Unternehmen nicht…
DHL Supply Chain nutzt generative KI-Anwendungen für Datenbereinigung und präzisere Beantwortung von Angebotsanforderungen (RFQ).
Marke mtu will globale Serviceabläufe optimieren und strategische Ziele hinsichtlich Effizienz, Nachhaltigkeit und Wachstum unterstützen.
IT-Infrastruktur-Trends 2025: Open-Source-Projekte sowie aufwändige regulatorische und Pflichtaufgaben werden das Jahr prägen.
IT-Systeme werden vor Ort in einem hochsicheren IT-Safe betrieben, ohne auf bauliche Maßnahmen wie die…