speicherbasierte

Speicherbasierte Systeme bezeichnen Ansätze, bei denen der Hauptspeicher, in der Regel der Arbeitsspeicher (RAM), als primäre Speicher- und Arbeitsbasis für Daten und Programmzustände dient. Im Gegensatz zu festplatten- oder Flash-basierten Architekturen werden Daten weitgehend im schnellen Arbeitsspeicher gehalten, um Latenzen zu reduzieren und Durchsatz zu erhöhen. Der Begriff wird vor allem in der Informatik verwendet, um Speicherpriorität, Schnelligkeit und datenzentrische Verarbeitung zu betonen.

In der Praxis findet der Begriff vor allem im Bereich des In-Memory-Computing Anwendung. Dazu gehören In-Memory-Datenbanken, In-Memory-Data-Grids und speicherbasierte Analysen, bei denen Abfragen, Transaktionen und Analysen direkt im RAM durchgeführt werden. Speicherbasierte Ansätze werden oft in Echtzeit- oder Near-Echtzeit-Szenarien eingesetzt, etwa bei Finanz-, Telekommunikations- oder IoT-Anwendungen. Gleichzeitig spielen persistente Speichertechnologien wie nichtflüchtiger RAM oder Snapshot- und Protokollierungsmechanismen eine Rolle, um Datenverlust bei Stromausfällen zu verhindern.

Vorteile speicherbasierter Architekturen sind geringe Latenzen, hoher Durchsatz und eine einfache Skalierung durch mehr Arbeitsspeicher. Nachteile ergeben sich aus Kosten, Kapazitätsgrenzen des RAM und der Notwendigkeit von Strategien zur Datendauerhaftigkeit, Replikation und Konsistenz. In der Praxis werden speicherbasierte Systeme oft mit hybriden Lösungen kombiniert, bei denen langfristige Speicherung auf nicht-volatilem Speicher erfolgt und der RAM für Verarbeitung genutzt wird.

Beispiele für speicherbasierte Ansätze umfassen In-Memory-Datenbanken wie SAP HANA oder Oracle TimesTen, In-Memory Data Grids und speicherorientierte Caching-Systeme wie Redis. Der Begriff ist interdisciplinary und nicht als strikter Standard, sondern als beschreibender Oberbegriff genutzt.