1. Almacenamiento secundario: La memoria primaria (RAM) actúa como un área de retención temporal para los datos utilizados activamente por la CPU. Sin embargo, las computadoras dependen de dispositivos de almacenamiento secundarios como discos duros, SSD y almacenamiento en la nube para mantener la mayor parte de los datos. Estos datos se transfieren a RAM en fragmentos más pequeños según sea necesario.
2. Memoria virtual: Los sistemas operativos usan la memoria virtual para extender el tamaño efectivo de la RAM. Esto implica el uso de espacio en el disco duro como área de almacenamiento temporal para datos menos utilizados. El sistema operativo intercambia constantemente datos entre RAM y disco duro, dando la ilusión de tener más RAM que físicamente disponible.
3. Compresión de datos: Muchos formatos de datos utilizan algoritmos de compresión para reducir el tamaño de los archivos. Esto permite que se almacenen y procesen mayores cantidades de datos en la RAM limitada.
4. Algoritmos eficientes: Los desarrolladores e investigadores de software mejoran constantemente algoritmos para procesar los datos de manera más eficiente. Estos algoritmos reducen la cantidad de datos que deben almacenarse en RAM en un momento dado.
5. Procesamiento paralelo: Las computadoras modernas utilizan múltiples núcleos de procesamiento o incluso unidades de procesamiento de gráficos completos (GPU) para realizar cálculos simultáneamente. Este paralelismo les permite trabajar en conjuntos de datos más grandes sin confiar únicamente en la RAM.
6. Transmisión de datos: Muchas aplicaciones están diseñadas para procesar datos "sobre la mosca" en lugar de cargar todo el conjunto de datos en la memoria. Los datos se procesan a medida que se recibe, lo que reduce los requisitos de RAM.
En resumen: Mientras que la RAM es limitada, las computadoras utilizan una combinación de almacenamiento secundario, memoria virtual, compresión, algoritmos eficientes, procesamiento paralelo y técnicas de transmisión para manejar grandes cantidades de datos. Esto les permite trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes de lo que podría encajar físicamente en su memoria principal.