Kyligence 发布下一代云原生数仓产品——智能数据云

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。