Technologies, types informatiques, modèles de déploiement, cas d'utilisation, applications, secteurs, secteurs et régions de l'industrie, 2019-2024 – Serveur d’impression

Dublin, 17 sept. 2019 (GLOBE NEWSWIRE) – "Le marché de l'informatique à haute performance et des données en tant que service, par technologie, type d'informatique, modèle de déploiement, cas d'utilisation, application, secteur (Consommateur, Entreprise, Industriel, Gouvernement), Rapport "Vertical, et région 2019-2024" a été ajouté à ResearchAndMarkets.com's offre.

Cette recherche évalue le marché HPC, y compris les entreprises, les solutions, les cas d'utilisation et les applications. L'analyse inclut HPC par taille d'entreprise, type de logiciel et de système, type de serveur et tranche de prix, et secteurs d'activité. Il évalue également le marché de l'intégration de diverses technologies d'intelligence artificielle dans le calcul haute performance. Il évalue également le marché des HPC au niveau exascale, notamment par analyse par composant, type de matériel, type de service et secteur. Il fournit également le dimensionnement du marché HPC par composant, type de matériel, type de service et secteur par secteur de 2019 à 2024.

Cette recherche évalue également les technologies, les entreprises, les stratégies et les solutions pour DaaS. Il évalue les opportunités commerciales permettant à l'entreprise d'utiliser ses propres données, d'autres données et une combinaison des deux. Il analyse les possibilités pour les entreprises de monétiser leurs propres données via diverses offres DaaS tierces. Il évalue les opportunités offertes par DaaS dans les grands secteurs de l'industrie, ainsi que les perspectives d'avenir de la monétisation des données. Les prévisions incluent les projections mondiales et régionales par secteur, collecte de données, source et structure de 2019 à 2024.

Résumé du marché et idées

Le marché de l'informatique haute performance n'est plus uniquement l'apanage des supercalculateurs, mais via le cluster computing. À titre d’exemple, Hewlett Packard Enterprise fournit une solution de clustering informatique en association avec Intel qui représente l’infrastructure IAC (HPC) en tant que service. Cet environnement d'offre HPC IaaS fournit des clusters de clients personnalisés adaptés aux besoins des clients et des applications. L'utilisation intelligente des API, qui permettent un haut degré de flexibilité et que HPE appelle «Configuration dynamique», constitue la clé de cette solution particulière.

Ce type de solutions, proposé dans un modèle de Cloud Computing basé sur un service, permet d’étendre les offres du marché HPC via HPCaaS (HPC en tant que service) à un plus grand nombre de secteurs et de sociétés du secteur, offrant ainsi des services informatiques. pour résoudre un éventail beaucoup plus large de problèmes. De plus en plus de cas d'utilisation dans l'industrie tirent parti de l'informatique au niveau HPC, dont beaucoup bénéficient du traitement fractionné entre un périphérique / plate-forme localisé et HPCaaS.

Le calcul intensif souffre actuellement d’un problème d’accessibilité ainsi que d’inefficacités et de lacunes dans les compétences des superordinateurs. En d'autres termes, le marché de HPCaaS (accès aux services informatiques hautes performances, par exemple) souffre actuellement de problèmes liés à l'utilisation, à la planification et au temps de configuration nécessaires à l'exécution de travaux sur des supercalculateurs. Certaines entreprises utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer la planification HPC. Les ressources de superinformatique étant généralement rares et coûteuses, la planification est importante pour assurer une planification optimale de la charge de travail. Une société, Microsurgeonbot, Inc. (faisant affaire sous le nom MSB.ai), développe un outil permettant de créer des emplois informatiques pour les superordinateurs. L'utilisation des outils d'intelligence artificielle offre clairement une très longue opportunité en matière de calcul intensif. HPCaaS atteindra l’échelle uniquement grâce à une plus grande accessibilité des superordinateurs.

Les données produites par HPC sont souvent difficiles à utiliser ou même parfois inutiles. Les données doivent être gérées et présentées de manière utile. Les données en tant que service (DaaS) représentent un modèle de service dans lequel les données sont transformées en informations utiles. DaaS fait partie du modèle plus vaste de services d'informatique en nuage Tout en tant que service (XaaS), y compris les trois horizontaux traditionnels de SaaS (logiciel en tant que service), PaaS (plate-forme en tant que service) et IaaS (infrastructure en tant que service). . Il intersecte les trois et tire sa valeur d'un certain nombre de différents horizontaux et verticaux.

Les systèmes DaaS gérés par les fournisseurs offrent l’évolutivité et la sécurité nécessaires à une exécution durable des services. DaaS devrait connaître une croissance importante dans un avenir proche en raison de quelques thèmes dominants, notamment les infrastructures / services dans le cloud, la syndication de données d'entreprise et la tendance des services aux consommateurs vers XaaS. Outre le recours à l’analyse de données massives, l’utilisation de l’intelligence artificielle est une autre approche permettant de transformer des données en informations utiles. L’un des domaines de croissance importants du marché DaaS consiste à utiliser l’IA pour offrir des données à valeur ajoutée dans un modèle Décisions en tant que service.

Les entreprises mentionnées

• Advanced Micro Devices Inc.
• Amazon Web Services Inc.
• Atos SE
• Cisco Systems
• DELL Technologies Inc.
• Fujitsu Ltd.
• Hewlett Packard Enterprise
• IBM Corporation
• Société intel
• Microsoft Corporation
• NEC Corporation
• NVIDIA
• Rackspace Inc.

Sujets clés couverts

Marché du calcul haute performance (HPC) par composant, infrastructure, services, fourchette de prix, applications HPC, type de déploiement et région 2019 – 2024

1. Résumé

2. Introduction
2.1 Informatique de nouvelle génération
2.2 Calcul haute performance
2.2.1 Technologie HPC
2.2.1.1 Supercalculateurs
2.2.1.2 Clustering informatique
2.2.2 Calcul exascale
2.2.2.1 États-Unis
2.2.2.2 Chine
2.2.2.3 Europe
2.2.2.4 Japon
2.2.2.5 Inde
2.2.2.6 Taiwan
2.2.3 Calcul technique haute performance
2.2.4 Considérations relatives à la segmentation du marché
2.2.5 Cas d'utilisation et domaines d'application
2.2.5.1 Ingénierie assistée par ordinateur
2.2.5.2 Gouvernement
2.2.5.3 Services financiers
2.2.5.4 Education et recherche
2.2.5.5 Fabrication
2.2.5.6 Médias et divertissement
2.2.5.7 Automatisation de la conception électronique
2.2.5.8 Biosciences et soins de santé
2.2.5.9 Gestion de l'énergie et des services publics
2.2.5.10 Sciences de la Terre
2.2.6 Cadre réglementaire
2.2.7 Analyse de la chaîne de valeur
2.2.8 L'IA pour stimuler les performances et l'adoption du HPC

3. Analyse et prévision du marché de l'informatique à haute performance
3.1 Marché mondial de l'informatique de haute performance 2019-2024
3.1.1 Marché total de l'informatique haute performance
3.1.2 Marché du calcul haute performance par composant
3.1.2.1 Marché de l'informatique de haute performance par type de matériel et d'infrastructure
3.1.2.1.1 Marché de l'informatique haute performance par type de serveur
3.1.2.2 Marché de l'informatique à haute performance par logiciel et type de système
3.1.2.3 Marché de l'informatique de haute performance par type de service professionnel
3.1.3 Marché de l'informatique de haute performance par type de déploiement
3.1.4 Marché de l'informatique de haute performance par taille d'organisation
3.1.5 Marché de l'informatique à haute performance par tranche de prix serveur
3.1.6 Marché du calcul haute performance par type d'application
3.1.6.1 Marché du calcul technique de haute performance par secteur
3.1.6.2 Marché critique du calcul haute performance pour les entreprises, par secteur d'activité
3.1.1 Options de déploiement du calcul haute performance: superordinateur ou clustering
3.1.2 Calcul haute performance en tant que service (HPCaaS)
3.1.3 Marché de l'informatique de haute performance propulsé par l'IA
3.1.3.1 Marché du calcul haute performance propulsé par IA, par composant
3.1.3.2 Marché de l'informatique de haute performance propulsé par AI avec la technologie AI
3.2 Marché régional de l'informatique de haute performance 2019-2024
3.2.1 Marché du calcul haute performance par région
3.2.2 Marché nord-américain de l'informatique de haute performance par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays
3.2.3 Marché de l'informatique de haute performance en Europe par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays
3.2.4 Marché de l'informatique de haute performance de l'APAC par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays
3.2.5 Marché MEA de l'informatique de haute performance par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays
3.2.6 Marché de l’informatique de haute performance en Amérique latine par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays
3.2.7 Marché de l'informatique de haute performance par dix pays
3.3 Marché de l'informatique exascale
3.3.1 Marché HPC basé sur l'informatique Exascale par composant
3.3.2 Marché HPC axé sur l'informatique exascale par type de matériel
3.3.3 Marché HPC axé sur l'informatique exascale par type de service
3.3.4 Marché HPC axé sur l’informatique exascale par secteur
3.3.1 Computing Exascale en tant que service

4. Analyse d'une entreprise d'informatique haute performance
4.1 Écosystème de fournisseurs HPC
4.2 Principales entreprises HPC
4.2.1 Amazon Web Services Inc.
4.2.2 Atos SE
4.2.3 Advanced Micro Devices Inc.
4.2.4 Systèmes Cisco
4.2.5 DELL Technologies Inc.
4.2.6 Fujitsu Ltd
4.2.7 Hewlett Packard Enterprise
4.2.8 IBM Corporation
4.2.9 Intel Corporation
4.2.10 Microsoft Corporation
4.2.11 NEC Corporation
4.2.12 NVIDIA
4.2.13 Rackspace Inc.

5. Conclusions et recommandations

6. Annexe: L'avenir de l'informatique
6.1 Informatique quantique
6.1.1 Technologie de l'informatique quantique
6.1.2 Considérations sur l'informatique quantique
6.1.3 Défis et opportunités du marché
6.1.4 Développements récents
6.1.5 Chaîne de valeur de l'informatique quantique
6.1.6 Applications d'informatique quantique
6.1.7 Paysage concurrentiel
6.1.8 Investissement gouvernemental dans l'informatique quantique
6.1.9 Parties prenantes de l'informatique quantique par pays
6.1 Autres technologies informatiques futures
6.1.1 Informatique en essaim
6.1.2 Calcul neuromorphique
6.1.3 Biocomputing
6.2 Facteurs du marché pour les technologies informatiques futures
6.2.1 Calcul efficace et stockage à grande vitesse
6.2.2 Initiatives gouvernementales et privées
6.2.3 Informatique flexible
6.2.4 Périphériques, chipsets et circuits intégrés hautes performances dotés de la fonctionnalité AI
6.2.5 Calcul rentable basé sur un modèle de paiement par répartition
6.3 Défis futurs du marché informatique
6.3.1 Problèmes de sécurité des données dans le cloud virtualisé et distribué
6.3.2 Le financement limite les activités de R & D
6.3.3 Manque de professionnels qualifiés dans tout le secteur
6.3.4 Absence d'uniformité parmi les branches du MBAC, y compris le format des données

Le marché des données en tant que service (DaaS): DaaS entreprises, industriels, publics et gouvernementaux 2019 – 2024

1. Résumé
1.1 Données globales en tant que marché de services
1.2 Marché des données en tant que service par type de données
1.3 Marché de données en tant que service par région

2. Technologies de données en tant que service
2.1 Cloud Computing et DaaS
2.2 Approches et solutions de bases de données
2.2.1 Système de gestion de base de données relationnelle
2.2.2 NoSQL
2.2.3 Hadoop
2.2.4 Cluster de calcul haute performance
2.2.5 OpenStack
2.3 Données en tant que service et écosystème XaaS
2.4 Open Data Center Alliance
2.5 Dimensionnement du marché par l'horizontale

3. Le marché des données en tant que service
3.1 Aperçu du marché
3.1.1 Comprendre les données en tant que service
3.1.2 Structure de données
3.1.3 Spécialisation
3.1.4 vendeurs
3.2 Analyse des fournisseurs et perspectives
3.2.1 Grands vendeurs
3.2.2 Vendeurs de taille moyenne
3.2.3 Petits vendeurs
3.2.4 Dimensionnement du marché
3.3 Facteurs et contraintes du marché des services de données
3.3.1 Facteurs du marché des services de données
3.3.1.1 Intégration de la Business Intelligence et de DaaS
3.3.1.2 Le DaaS Enabler Cloud
3.3.1.3 XaaS Drives DaaS
3.3.2 Contraintes du marché des services de données
3.3.2.1 Besoin d'intégration de données
3.3.2.2 Problèmes liés à l'intégration des données en tant que service
3.4 Obstacles et défis à l’adoption de DaaS
3.4.1 Réticence des entreprises au changement
3.4.2 Responsabilité de la sécurité des données externalisées
3.4.3 Problèmes de sécurité
3.4.4 Cyberattaques
3.4.5 Accords peu clairs
3.4.6 La complexité est un élément dissuasif
3.4.7 Absence d'interopérabilité dans le cloud
3.4.8 Résistance des fournisseurs de services aux audits
3.4.9 Viabilité des tiers fournisseurs
3.4.10 Aucun transfert de systèmes et de données sans coût
3.4.11 L'absence de fonctionnalités d'intégration dans le cloud public entraîne une fonctionnalité réduite
3.5 Part de marché et influence géographique
3.6 vendeurs

4. Stratégies de données en tant que service
4.1 Stratégies générales
4.1.1 Focus sur les données hiérarchisées
4.1.2 Tarification basée sur la valeur
4.1.3 Environnement de développement ouvert
4.2 Stratégies pour les opportunités des marchés émergents
4.2.1 Fournisseurs de services de communication et DaaS
4.2.1.1 Écosystème de services et plates-formes
4.2.1.2 Réunir plusieurs sources pour des applications composites
4.2.1.3 Développer des services à valeur ajoutée comme points de preuve
4.2.1.4 Accès ouvert à toutes les entités, y compris les concurrents
4.2.2 Internet des objets et données en tant que service
4.2.2.1 Les données en tant que service correspondent parfaitement à l'IdO
4.2.2.2 Gestion de l'IoT pour DaaS
4.2.2.3 Intégration des données IoT pour DaaS
4.2.2.4 Les données IoT en tant que service nécessitent une médiation de données
4.2.3 Réseaux Edge et données en tant que service
4.2.3.1 Computing Edge mobile
4.2.3.2 Données de la périphérie: MEC et données en tant que service
4.3 Stratégies de fournisseur de service
4.3.1 Opérateurs de réseau de télécommunication
4.3.2 Fournisseurs de centres de données
4.3.3 Fournisseurs de services gérés
4.4 Stratégies de fournisseur d'infrastructure
4.4.1 Activer les nouveaux modèles commerciaux
4.5 Stratégies pour développeurs d'applications

5. Applications de données en tant que service
5.1 intelligence d'affaires
5.2 Environnements de développement
5.3 Vérification et autorisation
5.4 Rapports et analyses
5.5 Données en tant que service dans les soins de santé
5.6 Données en tant que service et technologie portable
5.7 Données en tant que service dans le secteur gouvernemental
5.8 Données en tant que service pour les médias et le divertissement
5.9 Données en tant que service pour les télécommunications
5.10 Données en tant que service pour les assurances
5.11 Données en tant que service pour les services publics et le secteur de l'énergie
5.12 Données en tant que service pour les produits pharmaceutiques
5.13 Données en tant que service pour les services financiers

6. Perspectives du marché et avenir des données en tant que service
6.1 Problèmes de sécurité
6.2 Tendances nuage
6.2.1 Informatique hybride
6.2.2 Multi-Cloud
6.2.3 Éclatement en nuage
1.1 Tendances générales des données
6.3 Enterprise exploite ses propres données et télécoms
6.3.1 API Web
6.3.2 API SOA et Enterprise
6.3.3 API Cloud
6.3.4 API de télécommunication
6.4 La fédération de données émerge pour les données en tant que service

7. Analyse du marché des données en tant que service et prévisions 2019-2024
7.1 Marché DaaS par secteur: entreprises, secteur public et gouvernement
7.1.1 Marché DaaS pour les données publiques
7.1.2 Marché DaaS pour les données d’entreprise (entreprises et industrie)
7.1.3 Marché DaaS pour les données gouvernementales
7.2 Marché DaaS par source: données machine et non machine
7.3 Marché DaaS par collecte de données: données IoT et non-IoT
7.4 Marchés DaaS par type d’hébergement: privé, public et hybride
7.5 Marchés DaaS par modèle de tarification
7.6 Marché DaaS par service
7.7 Marchés DaaS par secteur vertical

8. Analyse du marché régional DaaS et prévisions 2019-2024
8.1 Le marché des données en Amérique du Nord comme service
8.1.1 Amérique du Nord: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)
8.1.2 Amérique du Nord: marché DaaS pour les données publiques
8.1.2.1 Amérique du Nord: Marchés DaaS par solution utilisant des données publiques
8.1.3 Amérique du Nord: marché DaaS pour les données d'entreprise
8.1.3.1 Marchés DaaS par solution utilisant des données métiers
8.1.4 Amérique du Nord: marché DaaS par source de données (machine et non-machine)
8.1.5 Amérique du Nord: marché DaaS par type de collecte de données
8.1.6 Amérique du Nord: type d'hébergement DaaS Markets
8.1.7 Amérique du Nord: Marchés DaaS par modèle de tarification
8.1.8 Amérique du Nord: marché DaaS par service
8.1.9 Amérique du Nord: marché DaaS par secteur
8.2 Le marché des données en Amérique du Sud en tant que service
8.2.1 Amérique du Sud: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)
8.2.2 Amérique du Sud: marché DaaS pour les données publiques
8.2.2.1 Amérique du Sud: Solution DaaS Market utilisant des données publiques
8.2.3 Amérique du Sud: marché DaaS pour les données d'entreprise
8.2.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers
8.2.4 Amérique du Sud: marché DaaS par type de source de données
8.2.5 Amérique du Sud: marché DaaS par type de collecte de données
8.2.6 Amérique du Sud: type d'hébergement DaaS Market
8.2.7 Amérique du Sud: marché DaaS par modèle de tarification
8.2.8 Amérique du Sud: marché DaaS par service
8.2.9 Amérique du Sud: marché DaaS par secteur vertical
8.3 Le marché des données en tant que service d'Europe occidentale
8.3.1 Europe occidentale: marché DaaS par secteur (entreprises, administrations publiques et gouvernements)
8.3.2 Europe occidentale: marché DaaS pour les données publiques
8.3.2.1 Europe occidentale: marché DaaS par solution utilisant des données publiques
8.3.3 Europe occidentale: marché DaaS pour les données d'entreprise
8.3.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers
8.3.4 Europe occidentale: marché DaaS par type de source de données
8.3.5 Europe occidentale: marché DaaS par type de collecte de données
8.3.6 Europe occidentale: type d'hébergement sur le marché DaaS
8.3.7 Europe occidentale: marché DaaS par modèle de tarification
8.3.8 Europe occidentale: marché DaaS par service
8.3.9 Europe occidentale: marché DaaS par secteur vertical
8.4 Le marché des données en tant que service d'Europe centrale et orientale
8.4.1 Europe centrale et orientale: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)
8.4.2 Europe centrale et orientale: marché DaaS pour les données publiques
8.4.2.1 Europe centrale et orientale: marché DaaS par solution utilisant des données publiques
8.4.3 Europe centrale et orientale: marché DaaS pour les données sur les entreprises
8.4.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers
8.4.4 Europe centrale et orientale: marché DaaS par type de source de données
8.4.5 Europe centrale et orientale: marché DaaS par type de collecte de données
8.4.6 Europe centrale et orientale: type d'hébergement Marchés DaaS
8.4.7 Europe centrale et orientale: Marchés DaaS par modèle de tarification
8.4.8 Europe centrale et orientale: Marchés DaaS par service
8.4.9 Europe centrale et orientale: marchés DaaS par secteur
8.5 Le marché des données asiatiques en tant que service
8.5.1 Asie Pacifique: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)
8.5.2 Asie Pacifique: marché DaaS pour les données publiques
8.5.2.1 Asie Pacifique: marché DaaS par solution utilisant des données publiques
8.5.3 Asie Pacifique: marché DaaS pour les données d'entreprise
8.5.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers
8.5.4 Asie Pacifique: marché DaaS par type de source de données
8.5.5 Asie Pacifique: marché DaaS par type de collecte de données
8.5.6 Asie Pacifique: marché DaaS par type d’hébergement
8.5.7 Asie Pacifique: Marchés DaaS par modèle de tarification
8.5.8 Asie Pacifique: Marchés DaaS par service
8.5.9 Asie Pacifique: marché DaaS par secteur
8.6 Le marché des données en tant que service au Moyen-Orient et en Afrique
8.6.1 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)
8.6.2 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS pour les données publiques
8.6.2.1 Moyen-Orient et Afrique: Le marché DaaS par solution utilisant des données publiques
8.6.3 Moyen-Orient et Afrique: Marché DaaS pour les données d’entreprise
8.6.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers
8.6.4 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS par type de source de données
8.6.5 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS par type de collecte de données
8.6.6 Moyen-Orient et Afrique: type d'hébergement Marchés DaaS
8.6.7 Moyen-Orient et Afrique: Marchés DaaS par modèle de tarification
8.6.8 Moyen-Orient et Afrique: Marchés DaaS par service
8.6.9 Moyen-Orient et Afrique: marchés DaaS par secteur

9. Conclusions et recommandations
9.1.1 Données en tant que service et IoT
9.1.2 Données en tant que service et données CSP
9.1.3 Données en tant que service et entreprise

10. Annexe
10.1 Données structurées et non structurées
10.1.1 Services de bases de données structurées dans les télécommunications
10.1.2 Services de bases de données non structurées dans les télécommunications et les entreprises
10.1.3 Services de base de données hybrides émergents (structurés / non structurés)
10.2 Architecture et fonctionnalité des données
10.2.1 Architecture de données
10.2.1.1 Modèles de données et modélisation
10.2.1.2 Architecture DaaS
10.2.2 Magasin de données et entrepôt de données
10.2.3 passerelle de données
10.2.4 Médiation de données
10.3 Gouvernance des données
10.3.1 Sécurité des données
10.3.2 Qualité des données
10.3.3 Intégration des données
10.4 Gestion des données de base
10.4.1 Comprendre le MDM
10.4.1.1 Données transactionnelles et non transactionnelles
10.4.1.2 Données de référence et données analytiques
10.4.2 MDM et DaaS
10.4.2.1 Acquisition et fourniture de données
10.4.2.2 Entreposage de données et intelligence d'affaires
10.4.2.3 Analyse et virtualisation
10.4.2.4 Gouvernance des données
10.5 Exploration de données
10.5.1 Capture de données
10.5.1.1 Détection d'événement
10.5.1.2 Méthodes de capture
10.5.2 Outils d'exploration de données

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