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Kyligence 发布下一代云原生数仓产品——智能数据云

Kyligence

  • 2020-09-19
  • 本文字数:1884 字

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Kyligence发布下一代云原生数仓产品——智能数据云

6 月 17 日,极客时间《企业级 Agents 开发实战营》正式上线,10 周掌握企业级 Agents 从设计、开发到部署全流程。

9 月 19 日,Kyligence Cloud 2020 大会在线上顺利举办。本次大会以《All In Cloud |聚焦企业数字化转型实战》为主题,邀请到红点、微软,以及金融、零售、互联网 SaaS 等领域的全球专家,分享在云上数字化转型、大数据分析 、AI 赋能等领域的成功经验。InfoQ、云头条、B 站等多个平台同步直播本次大会,吸引了上万的线上观众。


主题一:云计算服务是大势所趋

近日,云上数据仓库提供商 Snowflake 的上市轰动整个 IT 界,上市首日,其市值即超 700 亿美金。红点创投早在 2014 年就领投了 Snowflake,在本次大会上,红点创投中国执行董事刘岚分享了 Snowflake 成功背后的故事。从过去几年美国云计算市场的趋势来看,企业在 IaaS 层的建设结束后,会越来越关注云对企业的业务价值,PaaS 与 DaaS 的重要性会越来越凸显,这也是 Snowflake 能够崛起的根本原因。



刘岚认为,国内云计算市场相比美国要滞后三到五年左右,中国的云计算还有很大的增长空间,早在 2015 年,红点就开始了国内市场的布局,源自 Apache 开源基金会项目 Apache Kylin 的中国云原生数据仓库厂商 Kyligence,是红点创投在中国市场看好的一家独立厂商。相比于公有云厂商,Kyligence 的优势与 Snowflake 类似,同样在于更加中立的背景,带来了其在多云策略下的独特地位。



微软全渠道事业部合作伙伴战略发展总经理王莉佳指出,数据是企业完成数字化转型闭环的关键纽带。Kyligence 是微软金牌合作伙伴,微软和 Kyligence 会不断加深合作,共同打造智能数据云解决方案,以协助企业实现成功的数字化转型。


主题二:Kyligence 下一代云原生数据仓库产品发布

在大会上,Kyligence 联合创始人兼 CEO、Apache Kylin 联合创建者兼 PMC 韩卿(Luke Han)介绍了 Kyligence 的解决方案——智能数据云 Kyligence Cloud。


1)Zoo Escape: Kyligence 进化之路

从 2016 年创业伊始,Kyligence 就开始布局云原生之路。从高性能的 OLAP on Hadoop 开始,逐步进化到今天的云原生数据仓库,Kyligence Cloud 去除了对 Hadoop 的依赖,充分发挥云上存储与计算分离、资源弹性扩展等特性,提供 100%云原生的数据分析解决方案。


2)AI & Big Data & Cloud = Intelligent Data Cloud

Kyligence 合伙人兼产品负责人李栋从 ABC(AI & Big Data & Cloud)三个方面介绍了 Kyligence Cloud 的产品能力。通过云原生技术,Kyligence Cloud 提供成本最优的技术架构,帮助企业应对未来业务规模化增长的挑战。通过实现统一的分析入口和统一语义层,帮助企业打破数据孤岛,统一数据口径,灵活支撑各类数据分析应用。通过 AI 增强技术,从查询历史中自动学习并推荐优化建议,彻底解放“表哥表姐”的生产力,提高从数据到洞察的整体效率。




主题三:Kyligence 助力企业数字化转型案例

接下来让我们通过三个不同行业的案例,来率先了解下 Kyligence 最新一代的智能数据云是如何助力企业数字转型的。

1)后疫情时代,零售企业如何降低云上数据分析成本

某全球知名连锁咖啡品牌是欧洲知名和全球第二大连锁咖啡品牌,在全球 32 个国家拥有近 4000 家门店。2020 年的疫情加速了该企业的数字化转型之路,精耕用户精细化运营,增强供应链的敏捷性和物流效率,成为该企业的发展重点。然而,他们现有的数据平台面临了数据割裂、缺失及逻辑混乱等问题。在几番对比后,该企业选择使用 Kyligence Cloud on Azure 方案建立云上数据平台,整合所有业务数据打破数据壁垒, 让业务用户使用 Excel 轻松分析云上大数据,节省了大量计算资源,闲时资源可以回收至峰值时 1/5。


2)美国大型互联网 SAAS 公司云上数据分析实践

美国某大型互联网 SaaS 公司有 1800 多家客户分布在 40 多个国家,其 SaaS 平台上产生的年交易量达到 80 亿美元,而交易产生的数据量更为庞大。在高并发的状况下,用户访问性能明显下降,仅支持 10 个左右的并发访问量,数据模型维护成本却越来越高。最终该企业选择使用 Kyligence Cloud 搭建了数据即服务(Data-as-a-Service)平台,并发能力从 10 上升至 10000+ 个,稳定支撑了全球众多客户管理人员的自助式数据分析。


3)国际大型银行金融云实践

某国际大型银行的分支机构遍布全球,是全球最大的 SSAS (SQL Server Analysis Services)用户,拥有世界第二大 SSAS Cube。从 2018 年开始,该银行使用的传统数据平台架构难以支撑数据量指数级的增长,分析性能、存储效率等瓶颈日益凸显,只能通过不断增加硬件和人力解决。该银行尝试了来自全球的各类技术,最终选择 Kyligence Cloud on Azure 搭建新一代云原生的金融数据云平台。Kyligence 的低延迟及查询性能让该银行感到难以置信,云原生的架构也满足了 IT 在数据管道和安全合规方面的各类需求。



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2020-09-19 21:101499

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