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. Introduction2.1 Informatique de nouvelle génération2.2 Calcul haute performance2.2.1 Technologie HPC2.2.1.1 Supercalculateurs2.2.1.2 Clustering informatique2.2.2 Calcul exascale2.2.2.1 États-Unis2.2.2.2 Chine2.2.2.3 Europe2.2.2.4 Japon2.2.2.5 Inde2.2.2.6 Taiwan2.2.3 Calcul technique haute performance2.2.4 Considérations relatives à la segmentation du marché2.2.5 Cas d'utilisation et domaines d'application2.2.5.1 Ingénierie assistée par ordinateur2.2.5.2 Gouvernement2.2.5.3 Services financiers2.2.5.4 Education et recherche2.2.5.5 Fabrication2.2.5.6 Médias et divertissement2.2.5.7 Automatisation de la conception électronique2.2.5.8 Biosciences et soins de santé2.2.5.9 Gestion de l'énergie et des services publics2.2.5.10 Sciences de la Terre2.2.6 Cadre réglementaire2.2.7 Analyse de la chaîne de valeur2.2.8 L'IA pour stimuler les performances et l'adoption du HPC 3. Analyse et prévision du marché de l'informatique à haute performance3.1 Marché mondial de l'informatique de haute performance 2019-20243.1.1 Marché total de l'informatique haute performance3.1.2 Marché du calcul haute performance par composant3.1.2.1 Marché de l'informatique de haute performance par type de matériel et d'infrastructure3.1.2.1.1 Marché de l'informatique haute performance par type de serveur3.1.2.2 Marché de l'informatique à haute performance par logiciel et type de système3.1.2.3 Marché de l'informatique de haute performance par type de service professionnel3.1.3 Marché de l'informatique de haute performance par type de déploiement3.1.4 Marché de l'informatique de haute performance par taille d'organisation3.1.5 Marché de l'informatique à haute performance par tranche de prix serveur3.1.6 Marché du calcul haute performance par type d'application3.1.6.1 Marché du calcul technique de haute performance par secteur3.1.6.2 Marché critique du calcul haute performance pour les entreprises, par secteur d'activité3.1.1 Options de déploiement du calcul haute performance: superordinateur ou clustering3.1.2 Calcul haute performance en tant que service (HPCaaS)3.1.3 Marché de l'informatique de haute performance propulsé par l'IA3.1.3.1 Marché du calcul haute performance propulsé par IA, par composant3.1.3.2 Marché de l'informatique de haute performance propulsé par AI avec la technologie AI3.2 Marché régional de l'informatique de haute performance 2019-20243.2.1 Marché du calcul haute performance par région3.2.2 Marché nord-américain de l'informatique de haute performance par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays3.2.3 Marché de l'informatique de haute performance en Europe par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays3.2.4 Marché de l'informatique de haute performance de l'APAC par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays3.2.5 Marché MEA de l'informatique de haute performance par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays3.2.6 Marché de l’informatique de haute performance en Amérique latine par composant, déploiement, organisation, fourchette de prix serveur, application, secteur et pays3.2.7 Marché de l'informatique de haute performance par dix pays3.3 Marché de l'informatique exascale3.3.1 Marché HPC basé sur l'informatique Exascale par composant3.3.2 Marché HPC axé sur l'informatique exascale par type de matériel3.3.3 Marché HPC axé sur l'informatique exascale par type de service3.3.4 Marché HPC axé sur l’informatique exascale par secteur3.3.1 Computing Exascale en tant que service 4. Analyse d'une entreprise d'informatique haute performance4.1 Écosystème de fournisseurs HPC4.2 Principales entreprises HPC4.2.1 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'informatique6.1 Informatique quantique6.1.1 Technologie de l'informatique quantique6.1.2 Considérations sur l'informatique quantique6.1.3 Défis et opportunités du marché6.1.4 Développements récents6.1.5 Chaîne de valeur de l'informatique quantique6.1.6 Applications d'informatique quantique6.1.7 Paysage concurrentiel6.1.8 Investissement gouvernemental dans l'informatique quantique6.1.9 Parties prenantes de l'informatique quantique par pays6.1 Autres technologies informatiques futures6.1.1 Informatique en essaim6.1.2 Calcul neuromorphique6.1.3 Biocomputing6.2 Facteurs du marché pour les technologies informatiques futures6.2.1 Calcul efficace et stockage à grande vitesse6.2.2 Initiatives gouvernementales et privées6.2.3 Informatique flexible6.2.4 Périphériques, chipsets et circuits intégrés hautes performances dotés de la fonctionnalité AI6.2.5 Calcul rentable basé sur un modèle de paiement par répartition6.3 Défis futurs du marché informatique6.3.1 Problèmes de sécurité des données dans le cloud virtualisé et distribué6.3.2 Le financement limite les activités de R & D6.3.3 Manque de professionnels qualifiés dans tout le secteur6.3.4 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. Résumé1.1 Données globales en tant que marché de services1.2 Marché des données en tant que service par type de données1.3 Marché de données en tant que service par région 2. Technologies de données en tant que service2.1 Cloud Computing et DaaS2.2 Approches et solutions de bases de données2.2.1 Système de gestion de base de données relationnelle2.2.2 NoSQL2.2.3 Hadoop2.2.4 Cluster de calcul haute performance2.2.5 OpenStack2.3 Données en tant que service et écosystème XaaS2.4 Open Data Center Alliance2.5 Dimensionnement du marché par l'horizontale 3. Le marché des données en tant que service3.1 Aperçu du marché3.1.1 Comprendre les données en tant que service3.1.2 Structure de données3.1.3 Spécialisation3.1.4 vendeurs3.2 Analyse des fournisseurs et perspectives3.2.1 Grands vendeurs3.2.2 Vendeurs de taille moyenne3.2.3 Petits vendeurs3.2.4 Dimensionnement du marché3.3 Facteurs et contraintes du marché des services de données3.3.1 Facteurs du marché des services de données3.3.1.1 Intégration de la Business Intelligence et de DaaS3.3.1.2 Le DaaS Enabler Cloud3.3.1.3 XaaS Drives DaaS3.3.2 Contraintes du marché des services de données3.3.2.1 Besoin d'intégration de données3.3.2.2 Problèmes liés à l'intégration des données en tant que service3.4 Obstacles et défis à l’adoption de DaaS3.4.1 Réticence des entreprises au changement3.4.2 Responsabilité de la sécurité des données externalisées3.4.3 Problèmes de sécurité3.4.4 Cyberattaques3.4.5 Accords peu clairs3.4.6 La complexité est un élément dissuasif3.4.7 Absence d'interopérabilité dans le cloud3.4.8 Résistance des fournisseurs de services aux audits3.4.9 Viabilité des tiers fournisseurs3.4.10 Aucun transfert de systèmes et de données sans coût3.4.11 L'absence de fonctionnalités d'intégration dans le cloud public entraîne une fonctionnalité réduite3.5 Part de marché et influence géographique3.6 vendeurs 4. Stratégies de données en tant que service4.1 Stratégies générales4.1.1 Focus sur les données hiérarchisées4.1.2 Tarification basée sur la valeur4.1.3 Environnement de développement ouvert4.2 Stratégies pour les opportunités des marchés émergents4.2.1 Fournisseurs de services de communication et DaaS4.2.1.1 Écosystème de services et plates-formes4.2.1.2 Réunir plusieurs sources pour des applications composites4.2.1.3 Développer des services à valeur ajoutée comme points de preuve4.2.1.4 Accès ouvert à toutes les entités, y compris les concurrents4.2.2 Internet des objets et données en tant que service4.2.2.1 Les données en tant que service correspondent parfaitement à l'IdO4.2.2.2 Gestion de l'IoT pour DaaS4.2.2.3 Intégration des données IoT pour DaaS4.2.2.4 Les données IoT en tant que service nécessitent une médiation de données4.2.3 Réseaux Edge et données en tant que service4.2.3.1 Computing Edge mobile4.2.3.2 Données de la périphérie: MEC et données en tant que service4.3 Stratégies de fournisseur de service4.3.1 Opérateurs de réseau de télécommunication4.3.2 Fournisseurs de centres de données4.3.3 Fournisseurs de services gérés4.4 Stratégies de fournisseur d'infrastructure4.4.1 Activer les nouveaux modèles commerciaux4.5 Stratégies pour développeurs d'applications 5. Applications de données en tant que service5.1 intelligence d'affaires5.2 Environnements de développement5.3 Vérification et autorisation5.4 Rapports et analyses5.5 Données en tant que service dans les soins de santé5.6 Données en tant que service et technologie portable5.7 Données en tant que service dans le secteur gouvernemental5.8 Données en tant que service pour les médias et le divertissement5.9 Données en tant que service pour les télécommunications5.10 Données en tant que service pour les assurances5.11 Données en tant que service pour les services publics et le secteur de l'énergie5.12 Données en tant que service pour les produits pharmaceutiques5.13 Données en tant que service pour les services financiers 6. Perspectives du marché et avenir des données en tant que service6.1 Problèmes de sécurité6.2 Tendances nuage6.2.1 Informatique hybride6.2.2 Multi-Cloud6.2.3 Éclatement en nuage1.1 Tendances générales des données6.3 Enterprise exploite ses propres données et télécoms6.3.1 API Web6.3.2 API SOA et Enterprise6.3.3 API Cloud6.3.4 API de télécommunication6.4 La fédération de données émerge pour les données en tant que service 7. Analyse du marché des données en tant que service et prévisions 2019-20247.1 Marché DaaS par secteur: entreprises, secteur public et gouvernement7.1.1 Marché DaaS pour les données publiques7.1.2 Marché DaaS pour les données d’entreprise (entreprises et industrie)7.1.3 Marché DaaS pour les données gouvernementales7.2 Marché DaaS par source: données machine et non machine7.3 Marché DaaS par collecte de données: données IoT et non-IoT7.4 Marchés DaaS par type d’hébergement: privé, public et hybride7.5 Marchés DaaS par modèle de tarification7.6 Marché DaaS par service7.7 Marchés DaaS par secteur vertical 8. Analyse du marché régional DaaS et prévisions 2019-20248.1 Le marché des données en Amérique du Nord comme service8.1.1 Amérique du Nord: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)8.1.2 Amérique du Nord: marché DaaS pour les données publiques8.1.2.1 Amérique du Nord: Marchés DaaS par solution utilisant des données publiques8.1.3 Amérique du Nord: marché DaaS pour les données d'entreprise8.1.3.1 Marchés DaaS par solution utilisant des données métiers8.1.4 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 données8.1.6 Amérique du Nord: type d'hébergement DaaS Markets8.1.7 Amérique du Nord: Marchés DaaS par modèle de tarification8.1.8 Amérique du Nord: marché DaaS par service8.1.9 Amérique du Nord: marché DaaS par secteur8.2 Le marché des données en Amérique du Sud en tant que service8.2.1 Amérique du Sud: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)8.2.2 Amérique du Sud: marché DaaS pour les données publiques8.2.2.1 Amérique du Sud: Solution DaaS Market utilisant des données publiques8.2.3 Amérique du Sud: marché DaaS pour les données d'entreprise8.2.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers8.2.4 Amérique du Sud: marché DaaS par type de source de données8.2.5 Amérique du Sud: marché DaaS par type de collecte de données8.2.6 Amérique du Sud: type d'hébergement DaaS Market8.2.7 Amérique du Sud: marché DaaS par modèle de tarification8.2.8 Amérique du Sud: marché DaaS par service8.2.9 Amérique du Sud: marché DaaS par secteur vertical8.3 Le marché des données en tant que service d'Europe occidentale8.3.1 Europe occidentale: marché DaaS par secteur (entreprises, administrations publiques et gouvernements)8.3.2 Europe occidentale: marché DaaS pour les données publiques8.3.2.1 Europe occidentale: marché DaaS par solution utilisant des données publiques8.3.3 Europe occidentale: marché DaaS pour les données d'entreprise8.3.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers8.3.4 Europe occidentale: marché DaaS par type de source de données8.3.5 Europe occidentale: marché DaaS par type de collecte de données8.3.6 Europe occidentale: type d'hébergement sur le marché DaaS8.3.7 Europe occidentale: marché DaaS par modèle de tarification8.3.8 Europe occidentale: marché DaaS par service8.3.9 Europe occidentale: marché DaaS par secteur vertical8.4 Le marché des données en tant que service d'Europe centrale et orientale8.4.1 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 publiques8.4.2.1 Europe centrale et orientale: marché DaaS par solution utilisant des données publiques8.4.3 Europe centrale et orientale: marché DaaS pour les données sur les entreprises8.4.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers8.4.4 Europe centrale et orientale: marché DaaS par type de source de données8.4.5 Europe centrale et orientale: marché DaaS par type de collecte de données8.4.6 Europe centrale et orientale: type d'hébergement Marchés DaaS8.4.7 Europe centrale et orientale: Marchés DaaS par modèle de tarification8.4.8 Europe centrale et orientale: Marchés DaaS par service8.4.9 Europe centrale et orientale: marchés DaaS par secteur8.5 Le marché des données asiatiques en tant que service8.5.1 Asie Pacifique: marché DaaS par secteur (entreprises, secteur public et gouvernement)8.5.2 Asie Pacifique: marché DaaS pour les données publiques8.5.2.1 Asie Pacifique: marché DaaS par solution utilisant des données publiques8.5.3 Asie Pacifique: marché DaaS pour les données d'entreprise8.5.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers8.5.4 Asie Pacifique: marché DaaS par type de source de données8.5.5 Asie Pacifique: marché DaaS par type de collecte de données8.5.6 Asie Pacifique: marché DaaS par type d’hébergement8.5.7 Asie Pacifique: Marchés DaaS par modèle de tarification8.5.8 Asie Pacifique: Marchés DaaS par service8.5.9 Asie Pacifique: marché DaaS par secteur8.6 Le marché des données en tant que service au Moyen-Orient et en Afrique8.6.1 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 publiques8.6.2.1 Moyen-Orient et Afrique: Le marché DaaS par solution utilisant des données publiques8.6.3 Moyen-Orient et Afrique: Marché DaaS pour les données d’entreprise8.6.3.1 Marché DaaS par solution utilisant des données métiers8.6.4 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS par type de source de données8.6.5 Moyen-Orient et Afrique: marché DaaS par type de collecte de données8.6.6 Moyen-Orient et Afrique: type d'hébergement Marchés DaaS8.6.7 Moyen-Orient et Afrique: Marchés DaaS par modèle de tarification8.6.8 Moyen-Orient et Afrique: Marchés DaaS par service8.6.9 Moyen-Orient et Afrique: marchés DaaS par secteur 9. Conclusions et recommandations9.1.1 Données en tant que service et IoT9.1.2 Données en tant que service et données CSP9.1.3 Données en tant que service et entreprise 10. Annexe10.1 Données structurées et non structurées10.1.1 Services de bases de données structurées dans les télécommunications10.1.2 Services de bases de données non structurées dans les télécommunications et les entreprises10.1.3 Services de base de données hybrides émergents (structurés / non structurés)10.2 Architecture et fonctionnalité des données10.2.1 Architecture de données10.2.1.1 Modèles de données et modélisation10.2.1.2 Architecture DaaS10.2.2 Magasin de données et entrepôt de données10.2.3 passerelle de données10.2.4 Médiation de données10.3 Gouvernance des données10.3.1 Sécurité des données10.3.2 Qualité des données10.3.3 Intégration des données10.4 Gestion des données de base10.4.1 Comprendre le MDM10.4.1.1 Données transactionnelles et non transactionnelles10.4.1.2 Données de référence et données analytiques10.4.2 MDM et DaaS10.4.2.1 Acquisition et fourniture de données10.4.2.2 Entreposage de données et intelligence d'affaires10.4.2.3 Analyse et virtualisation10.4.2.4 Gouvernance des données10.5 Exploration de données10.5.1 Capture de données10.5.1.1 Détection d'événement10.5.1.2 Méthodes de capture10.5.2 Outils d'exploration de données Pour plus d'informations sur ce rapport, rendez-vous sur https://www.researchandmarkets.com/r/4gqq3z Research and Markets propose également des services de recherche personnalisés offrant une recherche ciblée, complète et personnalisée. CONTACT: ResearchAndMarkets.com Laura Wood, attachée de presse principale press@researchandmarkets.com Pour les heures de bureau, composez le 1-917-300-0470 Pour les appels sans frais aux États-Unis et au Canada: 1-800-526-8630 Pour les heures de bureau GMT, appelez le + 353-1-416-8900

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