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来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-07
某些行业（例如金融服务）已经接受了内存计算数十年
诸如食品配送，电子商务，物流以及远程访问和协作服务之类的其他服务在整个2020年都做到了，因为公司面临着COVID-19推动的网站访问者，配送请求，销售交易，视频流等激增，内存计算平台使这些业务能够迅速扩展以支持这些急剧增加的使用量，随着越来越多的用例，企业对内存计算的采用激增，导致内存计算从业人员的增加，反过来这导致了内存计算技术的更大采用，并加速了内存计算平台整体的创新。
随着我们持续到2021年以及内存计算平台的成熟
我们将看到采用这些解决方案的行业和公司数量继续增长，随着公司将重点转移到满足由数字化转型计划驱动的新的战略和竞争需求上，这种趋势将远远超过大流行的影响。越来越多地采用内存计算将伴随着以下关键趋势，这些趋势由该技术的实时功能和强大的可扩展性驱动。
快速改善应用程序性能和可伸缩性
首先请注意内存数据网格成为越来越多的企业的解决方案，这些企业需要易于实施的方法来维护或提高性能，同时提高应用程序吞吐量，由于将应用程序数据缓存在RAM中，并在服务器节点的分布式集群中应用大规模并行处理，因此它们提供了一条简单且经济高效的途径来显着提高应用程序性能，内存计算平台的组成部分。可以将插入现有应用程序和基于磁盘的数据库之间，而无需对任一层进行重大更改，分布式体系结构还允许通过简单地添加新的服务器节点来增加群集的RAM和计算能力，从而快速扩展应用程序。该平台会自动识别添加到群集中的新节点，并在它们之间重新分配数据并进行计算。
数字整合中心
值得关注的下一个趋势支持的数字集成中心的兴起，数字集成集线器由于具有推动数字化转型的标志之一的能力而迅速普及，该功能是：实时业务流程需要访问多个数据源以创建客户和业务的360度视图，作为高性能数据访问层来聚合来自多个源系统的数据子集，然后任何数量的业务应用程序都可以通过各种常用API（例如SQL或REST）以内存速度同时访问此数据，数据源之间的同步，其中可以包括关系数据库和NoSQL数据库，数据仓库，数据湖，基于云的应用程序，流数据是连续的，以确保在对基础数据存储进行更改时，内存缓存中的数据始终是的，这使得非常适合启动各种关键的实时计划，从推荐引擎到自动化业务决策到实时追加销售和交叉销售报价，到2021年需要关注的一个由内存驱动的大趋势是混合事务/分析处理的加速采用。
使企业能够直接在其交易或运营数据上执行实时分析
而无需费时的ETL，将运营数据移至单独的数据存储的过程，通过这种方式，可以实现从金融服务和电子商务到医疗保健，运输和物流等一系列数据密集型行业的实时数字业务，采用也与不断增长的需求相联系，以推出可实时更新其机器学习模型的应用程序，内存中支持数据的数据网格可以实现连续学习的基础架构，其中可以根据流入系统中的新操作数据实时更新机器学习（ML）模型。
推动实时流程
诸如食品配送，电子商务，物流以及远程访问和协作服务之类的其他服务在整个2020年都做到了，因为公司面临着COVID-19推动的网站访问者，配送请求，销售交易，视频流等激增，内存计算平台使这些业务能够迅速扩展以支持这些急剧增加的使用量，随着越来越多的用例，企业对内存计算的采用激增，导致内存计算从业人员的增加，反过来这导致了内存计算技术的更大采用，并加速了内存计算平台整体的创新。
随着我们持续到2021年以及内存计算平台的成熟
我们将看到采用这些解决方案的行业和公司数量继续增长，随着公司将重点转移到满足由数字化转型计划驱动的新的战略和竞争需求上，这种趋势将远远超过大流行的影响。越来越多地采用内存计算将伴随着以下关键趋势，这些趋势由该技术的实时功能和强大的可扩展性驱动。
快速改善应用程序性能和可伸缩性
首先请注意内存数据网格成为越来越多的企业的解决方案，这些企业需要易于实施的方法来维护或提高性能，同时提高应用程序吞吐量，由于将应用程序数据缓存在RAM中，并在服务器节点的分布式集群中应用大规模并行处理，因此它们提供了一条简单且经济高效的途径来显着提高应用程序性能，内存计算平台的组成部分。可以将插入现有应用程序和基于磁盘的数据库之间，而无需对任一层进行重大更改，分布式体系结构还允许通过简单地添加新的服务器节点来增加群集的RAM和计算能力，从而快速扩展应用程序。该平台会自动识别添加到群集中的新节点，并在它们之间重新分配数据并进行计算。
数字整合中心
值得关注的下一个趋势支持的数字集成中心的兴起，数字集成集线器由于具有推动数字化转型的标志之一的能力而迅速普及，该功能是：实时业务流程需要访问多个数据源以创建客户和业务的360度视图，作为高性能数据访问层来聚合来自多个源系统的数据子集，然后任何数量的业务应用程序都可以通过各种常用API（例如SQL或REST）以内存速度同时访问此数据，数据源之间的同步，其中可以包括关系数据库和NoSQL数据库，数据仓库，数据湖，基于云的应用程序，流数据是连续的，以确保在对基础数据存储进行更改时，内存缓存中的数据始终是的，这使得非常适合启动各种关键的实时计划，从推荐引擎到自动化业务决策到实时追加销售和交叉销售报价，到2021年需要关注的一个由内存驱动的大趋势是混合事务/分析处理的加速采用。
使企业能够直接在其交易或运营数据上执行实时分析
而无需费时的ETL，将运营数据移至单独的数据存储的过程，通过这种方式，可以实现从金融服务和电子商务到医疗保健，运输和物流等一系列数据密集型行业的实时数字业务，采用也与不断增长的需求相联系，以推出可实时更新其机器学习模型的应用程序，内存中支持数据的数据网格可以实现连续学习的基础架构，其中可以根据流入系统中的新操作数据实时更新机器学习（ML）模型。
推动实时流程
内存计算已巩固其地位，它是使用组织系统中的所有相关数据实现实时业务流程的灵活，成本效益的策略，因此我们可以预期内存计算的采用将继续随着公司依靠它来实现更高水平的应用程序速度和可伸缩性以及跨所有数据存储的实时数据访问，它将加速发展。
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