¿Cómo funciona la memoria de computacion?

La columna vertebral de la sociedad moderna son las aplicaciones digitales en línea. ¿Cómo funciona la memoria de computacion?

Se ha convertido en una segunda naturaleza para nosotros esperar una gratificación instantánea cuando realizamos una tarea en línea, ya sea una búsqueda o una transacción más compleja como comprar un boleto de avión o enviar dinero a un amigo. La computación en memoria, también conocida como procesamiento analítico en memoria, es esencial para la disponibilidad continua de los servicios en línea. Los datos guardados en las bases de datos en memoria se pueden procesar rápidamente gracias a las tecnologías de procesamiento en memoria (IMDB).

El suministro de datos a aplicaciones digitales que permiten transacciones en tiempo real requiere el uso de soluciones de almacenamiento en caché como almacenes de clave/valor y cuadrículas de datos en memoria para acelerar el rendimiento de la aplicación y proporcionar acceso de baja latencia a los datos.

Las bases de datos en memoria (IMDB) almacenan datos en la memoria en lugar de en discos duros o SSD para mejorar la velocidad con la que se pueden procesar los datos. El procesamiento de datos ultrarrápido para aplicaciones digitales basadas en la web es posible gracias a los sistemas de bases de datos en memoria y la computación en memoria.

La computación en memoria facilita el acceso fácil a un número creciente de fuentes de datos y permite un rendimiento ultrarrápido (miles de veces más rápido). Brinda información y datos en tiempo real que permiten a las empresas llevar a cabo acciones y respuestas instantáneas al mantener los datos en la memoria RAM y procesarlos en paralelo. Debido a esto, es adecuado para su uso en sistemas donde las aplicaciones transaccionales y analíticas (HTAP de punto de decisión) utilizan la misma infraestructura de datos y donde el análisis transaccional está dirigido por análisis en tiempo real (HTAP en proceso).

La explosión de las tecnologías en memoria

La computación en memoria, o IMC, se está volviendo cada vez más popular. La creciente urgencia de procesar y analizar grandes datos, la presión para optimizar el diseño en respuesta a la proliferación de fuentes de datos y la optimización del costo total de propiedad que es posible gracias a los avances tecnológicos contribuyen a esta tendencia.

El mercado de computación en memoria se valoró en $11,4 mil millones en 2020 y se prevé que se expanda a una CAGR del 16,5 por ciento entre 2020 y 2025.

Los precios están bajando debido a innovaciones como las unidades de estado sólido y la memoria persistente. Como resultado, las plataformas IMC que admiten de manera inteligente múltiples niveles de almacenamiento de datos están ayudando a las empresas a optimizar el TCO sin dejar de brindar velocidad en la memoria.

¿Para qué sirve In-Memory Computing?

Las empresas deben administrar la disponibilidad de datos cada vez mayor y las demandas interminables de un rendimiento mejor y más rápido si quieren mantener su ventaja competitiva y brindar una excelente experiencia al cliente.

Los sistemas tradicionales, basados principalmente en almacenamiento en disco y bases de datos relacionales que utilizan lenguaje de consulta SQL, no son adecuados para el cómputo ultrarrápido y la escalabilidad de los datos requeridos por las necesidades analíticas y operativas de datos actuales. Esto ha llevado al desarrollo de In-Memory Computing.

La importancia y el funcionamiento de las computadoras en memoria

La computación en memoria se basa en dos pilares: el almacenamiento de datos y la escalabilidad, o la capacidad de un sistema, red o proceso para manejar cantidades cada vez mayores de datos, o la flexibilidad para expandirse en respuesta a ese aumento. Esto es posible mediante el empleo de paralelización y memoria de acceso aleatorio (RAM).

In-Memory Computing se basa en la memoria de acceso aleatorio (RAM) para el almacenamiento y la indexación de datos debido a su alta velocidad y rendimiento. Más de 100 veces más rápido que cualquier otra solución, esto permite un rendimiento y escalabilidad excelentes y sin concesiones para cualquier trabajo, incluido el procesamiento de datos y las consultas.

In-Memory Computing se basa en el procesamiento distribuido en paralelo, que es crucial para la escalabilidad, especialmente cuando se trata de datos masivos. El procesamiento de datos distribuido utiliza una red de computadoras en la que varios puntos finales en diferentes lugares comparten capacidades de procesamiento de computadoras, a diferencia de un único servidor centralizado que supervisa y brinda capacidades de procesamiento a todos los sistemas vinculados.

¿Cómo funciona la memoria de computación?

In-Memory Computing proporciona información en tiempo real al permitir la agrupación de datos, análisis y lógica empresarial a partir de varias entradas (tienda de varios modelos). Debido a esto, In-Memory Computing no se trata solo de hacer análisis más rápidos; también se trata de hacer que los análisis sean predictivos.

Con la solución de GigaSpaces, In-Memory Computing permite el procesamiento simultáneo de grandes cantidades de datos históricos, calientes y de transmisión, lo que permite la ejecución de análisis avanzados y aprendizaje automático en tiempo real, lo que genera conocimientos instantáneos que pueden ser utilizados por negocios colocados. lógica con el tejido de la memoria. Se pone a disposición una comprensión inmediata del impacto y las repercusiones de un evento que puede tener un efecto en las operaciones comerciales, las acciones de los clientes, el cumplimiento normativo y más, lo que permite proporcionar una respuesta y toma de decisiones adecuadas en tiempo real.

Además, el análisis predictivo continuo evita situaciones desfavorables como fallas en los equipos, abandono de clientes, ataques cibernéticos y más al capitalizar la capacidad de ingerir y analizar millones de eventos por segundo.

Cuando se trata de cargas de trabajo operativas y transaccionales que requieren acceso a datos actualizados en tiempo real, la computación en memoria es tan crucial como su potencial para mejorar el rendimiento de los análisis.

In-Memory Computing tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, particularmente en el ámbito de los servicios basados en web donde se procesan cantidades masivas de datos de manera rutinaria. Los ejemplos incluyen simulaciones de promoción comercial en empresas de productos de consumo, publicidad en tiempo real/personalizada, detección de fraude para pagos y seguros, y gestión de riesgos y transacciones en bancos e instituciones financieras. Pero In-Memory Computing se puede utilizar en cualquier mercado donde el análisis en tiempo real, las perspectivas y las predicciones basadas en transmisión y datos históricos ofrecen valor comercial, como el análisis de datos geoespaciales, el mantenimiento predictivo y la optimización de rutas de transporte.

Tecnología habilitadora: La incorporación de In-Memory Computing es lo que hace que muchas aplicaciones y tecnologías modernas sean viables. Las aplicaciones que utilizan el procesamiento geoespacial/GIS para el transporte, así como la tecnología blockchain (que permite que la información digital se transmita pero no se replique), son dos ejemplos principales de esta tecnología habilitadora (como direcciones en tiempo real sobre congestión de tráfico, rutas recomendadas y tráfico). peligros).

El caso de uso HTAP, o procesamiento transaccional y analítico híbrido

Con In-Memory Computing, todo se almacena en una cuadrícula de datos en memoria y se distribuye a lo largo de un horizonte arquitectura tally escalable, a diferencia del paradigma informático convencional en el que los datos se mueven a una base de datos separada para su procesamiento antes de volver a guardarlos en el almacén de datos. Con el uso de In-Memory Computing, las empresas pueden utilizar mejor sus datos y entregarlos rápidamente para respaldar las aplicaciones comerciales, eliminando así los cuellos de botella.

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ByJohn Estrella

John se ha dedicado profesionalmente a la instalación y el mantenimiento de tecnología comercial y de consumo durante más de 20 años y ha escrito sobre el tema para Criptobyte.com y Bitronic.net. Antes de liderar y escribir para Tecnoideas. John Estrella fue técnico electrónico para Target Corporation. También es consultor de tecnología para pequeñas y medianas empresas.