La Memoria de Contenido-Asociativo Ternario (TCAM) se utiliza para almacenar las tablas de flujo en los conmutadores OpenFlow basados en redes definidas por software (SDN). Sin embargo, la TCAM solo puede almacenar un cierto número de tablas de flujo (8000). Además, cuando las tablas de flujo del conmutador necesitan ser actualizadas debido a una falla en el enlace en la SDN, es posible que se pierdan actualizaciones adicionales debido al límite de las tablas de flujo en el espacio de la TCAM. Por lo tanto, para resolver este problema, es necesario utilizar otras memorias en conjunto con la TCAM para mejorar las operaciones de memoria de la TCAM. Al considerar qué tecnología de memoria flash se utilizará en conjunto con la TCAM, es necesario equilibrar varios factores para garantizar un rendimiento óptimo, velocidad, resistencia, confiabilidad, complejidad de integración y rentabilidad. Por lo tanto, esto conduce a un problema de toma de decisiones multicriterio con respecto a la selección de otras tecnologías de memoria como 3D XPoint, RAM Magnetorresistiva, RAM Resistiva y RAM Ferroeléctrica. En este documento, utilizamos el método de proceso de red analítica (ANP) para seleccionar la tecnología adecuada en conjunto con la TCAM, considerando las características de las tecnologías de memoria para Internet de las Cosas Definido por Software (SD-IoT). Proporcionamos un modelo numérico integral aprovechando el ANP para clasificar las tecnologías de memoria en función de sus pesos. Los pesos más altos identifican la tecnología más adecuada para la TCAM. Realizamos simulaciones para mostrar la efectividad del modelo matemático utilizando el ANP. Los resultados muestran que la metodología sugerida reduce el retraso de recuperación, mejora la proporción de paquetes recibidos (PRR), disminuye la fluctuación y aumenta el rendimiento.