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Kyligence 韓卿:幫助企業(yè)管理最有價(jià)值數(shù)據(jù),智能數(shù)據(jù)云要成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型“狠角色”

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 7月30日,Kyligence 在上海成功舉辦 Data & Cloud Summit 2021 行業(yè)峰會(huì),本次峰會(huì)以"云 · 數(shù)據(jù) · 智能"為主題,聚焦數(shù)據(jù)服務(wù)與管理領(lǐng)域的前沿趨勢(shì)、領(lǐng)先技術(shù)及最佳實(shí)踐。

Kyligence 韓卿:幫助企業(yè)管理最有價(jià)值數(shù)據(jù),智能數(shù)據(jù)云要成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型“狠角色”

7月30日,Kyligence 在上海成功舉辦 Data & Cloud Summit 2021 行業(yè)峰會(huì),本次峰會(huì)以"云 · 數(shù)據(jù) · 智能"為主題,聚焦數(shù)據(jù)服務(wù)與管理領(lǐng)域的前沿趨勢(shì)、領(lǐng)先技術(shù)及最佳實(shí)踐。峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng),中國(guó)通信學(xué)會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)文劍,以及經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、亞洲金融合作協(xié)會(huì)創(chuàng)始秘書(shū)長(zhǎng)楊再平進(jìn)行了開(kāi)場(chǎng)致辭;來(lái)自Gartner、招商銀行、微軟、聯(lián)合利華等企業(yè)嘉賓進(jìn)行了精彩的主題演講,同時(shí)各領(lǐng)域合作伙伴也帶來(lái)了金融科技、云上創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、開(kāi)源有道四場(chǎng)近 30 個(gè)專業(yè)的主題分享,總計(jì)超過(guò) 1000 位嘉賓齊聚現(xiàn)場(chǎng)并進(jìn)行了熱烈討論。

Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 韓卿在現(xiàn)場(chǎng)正式對(duì)外宣布了企業(yè)全新"智能數(shù)據(jù)云"戰(zhàn)略、Kyligence 最新產(chǎn)品以及一系列合作伙伴計(jì)劃。以下是韓卿在峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的演講實(shí)錄,他從專業(yè)的視角分析了目前企業(yè)數(shù)據(jù)管理面臨的痛點(diǎn),以及進(jìn)一步詳細(xì)地闡述了"智能數(shù)據(jù)云"戰(zhàn)略,希望可以給您帶來(lái)一些啟發(fā)。

以下是演講正文:

大家早上好!

非常高興在今天舉辦 Kyligence 行業(yè)峰會(huì)。非常遺憾去年的疫情讓我們?nèi)笔Я艘粚?,不過(guò)此刻的我們也非常幸運(yùn),“煙花”臺(tái)風(fēng)剛剛過(guò)去,今天早上黃浦江畔晴空萬(wàn)里。

Kyligence 已經(jīng)成立五年了,五年來(lái)離不開(kāi)大家的支持,在這里我謹(jǐn)代表中國(guó)和美國(guó)三百多位小伙伴向客戶、合作伙伴、投資人,以及各行各業(yè)關(guān)心 Kyligence 成長(zhǎng)的關(guān)注者們表示衷心的感謝,感謝各位在過(guò)去對(duì)我們的支持、信任,尤其重要的是鞭策!過(guò)去五年,Kyligence 有非常多的總結(jié)和相應(yīng)的業(yè)務(wù)實(shí)踐,所以今天非常榮幸能夠基于過(guò)去對(duì)中國(guó)、美國(guó)以及亞太市場(chǎng)的業(yè)務(wù)實(shí)踐和對(duì)未來(lái)技術(shù)趨勢(shì)的觀察和了解做一些探討,此外,接下來(lái)我也會(huì)向大家匯報(bào)一下 Kyligence 未來(lái)戰(zhàn)略的改變和產(chǎn)品的趨勢(shì)。

行業(yè)假設(shè)發(fā)生變化

Kyligence_韓卿_數(shù)據(jù)猿-1

大家知道從上世紀(jì)70年代 AC 尼爾森公司介紹了數(shù)據(jù)集市開(kāi)始,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這個(gè)技術(shù)成為一個(gè)必不可少的基礎(chǔ)架構(gòu)。尤其是 Bill Inmon 、Ralph Kimball 兩位大拿奠定了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理論基礎(chǔ),在這之后數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在 Bill 的自頂向下模式和 Kimball 的自底向上模式之間引起了很多爭(zhēng)論,大家相愛(ài)相殺了很多年。在當(dāng)年構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)候有一些假設(shè),例如數(shù)據(jù)相對(duì)比較少,計(jì)算、存儲(chǔ)比較有限,網(wǎng)絡(luò)處于低速時(shí)期等。

那么問(wèn)題來(lái)了,三四十年之后,在云的時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的行業(yè)假設(shè)跟以前是不是一樣呢?做任何的技術(shù)架構(gòu),如果它的行業(yè)假設(shè)有一些變化,那隨之采取技術(shù)的選擇、架構(gòu)一定是不一樣的。那我們今天認(rèn)為,在云的時(shí)代這些行業(yè)的假設(shè)已經(jīng)有了巨大的、根本性的改變。今天我非常榮幸可以跟大家分享一些我們?cè)谶@方面的思考以及總結(jié)。

首先,過(guò)去數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建模式是集中式的,剛才舉例介紹到,因?yàn)橐郧叭藳](méi)有非常集中,我們認(rèn)為把數(shù)據(jù)集中起來(lái)就好了,所以解決了數(shù)據(jù)煙囪(信息孤島)問(wèn)題。但今天數(shù)據(jù)是天然分布的,數(shù)據(jù)不僅在不同的系統(tǒng)里面,它們甚至在多個(gè)云上,更甚者在一個(gè)云、多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面。

其次,數(shù)據(jù)量已經(jīng)大到不可能集中起來(lái),幾十個(gè) PB 數(shù)據(jù)只是一個(gè)“起步價(jià)”。這么大的數(shù)據(jù)量,讓特別是在云環(huán)境下的數(shù)據(jù)傳輸變得不再現(xiàn)實(shí)。

再看,隨著 GDPR 數(shù)據(jù)隱私法案的來(lái)臨,企業(yè)不可能把所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行匯總。

所以整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建模式從“Collect”——把所有數(shù)據(jù)收集起來(lái),到“Connect”——所有數(shù)據(jù)有機(jī)地連接起來(lái),這是第一個(gè)改變。

第二,使用數(shù)據(jù)的人發(fā)生了根本性改變。以前都是決策者、專家去使用這些數(shù)據(jù),或者有一個(gè)專業(yè)化的團(tuán)隊(duì),包含項(xiàng)目經(jīng)理、各種工程師等,經(jīng)過(guò)三個(gè)月、六個(gè)月給出一個(gè)決策方案。而今天使用數(shù)據(jù)的人已經(jīng)發(fā)生了根本性改變,他們是一線工作者,他們是非技術(shù)或者分析崗位的職場(chǎng)人。我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)不可能為每一個(gè)業(yè)務(wù)人員配備一支龐大的分析團(tuán)隊(duì),而且整個(gè)數(shù)據(jù) IT 構(gòu)建模式也發(fā)生了巨大的變化,沒(méi)有那么多人去服務(wù)它,所以對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),要么投入更多人力、物力賦能數(shù)據(jù)管理,要么就用技術(shù)去改變它。

第三,數(shù)據(jù)的消費(fèi)方式發(fā)生了變化。以前是從已知問(wèn)題找已知答案,現(xiàn)在需要從未知問(wèn)題找未知的答案。早前有一個(gè)客戶來(lái)和我溝通,他說(shuō):“假設(shè)我是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,我想要分析…"。我說(shuō):“停,不對(duì)。”現(xiàn)在的業(yè)務(wù)人員無(wú)法了解這么詳細(xì),他們希望的是你告訴我有什么,企業(yè)可以基于已知的一些數(shù)據(jù)、文化、能力,并沉淀之后自動(dòng)推薦給需要的人。例如我們服務(wù)平安銀行的時(shí)候,當(dāng)工作人員去看一些指標(biāo),對(duì)方怎么知道現(xiàn)在存款指標(biāo)非常重要呢?這些應(yīng)該是系統(tǒng)自動(dòng)告知,而不是工作人員自己想出來(lái)的。同時(shí),現(xiàn)在大家習(xí)慣用兩樣?xùn)|西,一是手機(jī),二是搜索。所以,市場(chǎng)必須降低整個(gè)數(shù)據(jù)使用的門(mén)檻,用技術(shù)迭代來(lái)幫助客戶推送更具價(jià)值的數(shù)據(jù)。

隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越多,使用端越來(lái)越多,數(shù)據(jù)的收集與管理變得難上加難;另一方面,企業(yè)又希望數(shù)據(jù)能夠多面化,顧及到、賦能到每一個(gè)業(yè)務(wù)人員,這就導(dǎo)致了兩者之間不可調(diào)和的矛盾愈加明顯,越來(lái)越混亂?,F(xiàn)在的 CIO 已經(jīng)相當(dāng)焦慮,我們發(fā)現(xiàn)他們找數(shù)據(jù)的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)使用數(shù)據(jù)的時(shí)間。“用1個(gè)月時(shí)間找數(shù)據(jù),分析一下只要2分鐘”。現(xiàn)狀是企業(yè)根本不知道有價(jià)值的數(shù)據(jù)在哪里,以前是沒(méi)有數(shù)據(jù),所以企業(yè)希望 IT 把數(shù)據(jù)全部收集起來(lái);而今天是數(shù)據(jù)太多、信息過(guò)載,企業(yè)已經(jīng)不知道該要什么類型的數(shù)據(jù)。

所以,基于我們過(guò)去對(duì)業(yè)務(wù)的一些實(shí)踐以及與客戶的探討,我們將未來(lái)的戰(zhàn)略定義在以云技術(shù)為核心,以人工智能為推動(dòng)來(lái)解決所有的技術(shù)和數(shù)據(jù)的問(wèn)題。所以我們?nèi)碌膽?zhàn)略將變成“智能數(shù)據(jù)云”。

智能數(shù)據(jù)云應(yīng)運(yùn)而生

我們認(rèn)為,未來(lái)使用數(shù)據(jù)應(yīng)該像使用云計(jì)算一樣簡(jiǎn)單和方便。今天你需要一個(gè)算力的時(shí)候,根本不需要知道這些算力是來(lái)自英特爾、戴爾,還是惠普,只需要向底層云廠商靈活申請(qǐng)內(nèi)存、帶寬、使用時(shí)間即可?,F(xiàn)在行業(yè)需要的是平臺(tái)向數(shù)據(jù)申請(qǐng)人直接給出客戶數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)部署數(shù)據(jù)等。平臺(tái)應(yīng)該要幫企業(yè)解決這個(gè)問(wèn)題,這就是一個(gè)新的理念或戰(zhàn)略——智能數(shù)據(jù)云,我們可以幫助企業(yè)解決這個(gè)問(wèn)題。

Kyligence 在不斷增強(qiáng)分析能力之外,會(huì)向數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)移,將人工智能逐步引入到平臺(tái)里來(lái)。我們會(huì)逐步去掉 Hadoop ,平臺(tái)也會(huì)更加智能化和自動(dòng)化。雖然今天 Hadoop 依然是極具優(yōu)勢(shì)的大數(shù)據(jù)平臺(tái),但五年以后、十年以后,隨著下一代云技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)服務(wù)與管理會(huì)有新的不一樣,我們也相信技術(shù)會(huì)往云這個(gè)方向進(jìn)行轉(zhuǎn)移。

Kyligence_韓卿_數(shù)據(jù)猿-2

上面這張圖很好闡述了 Kyligence 智能數(shù)據(jù)云平臺(tái)——我們不希望這個(gè)平臺(tái)把客戶所有的數(shù)據(jù)匯總到這里來(lái),我們要幫客戶 connect 所有的數(shù)據(jù)源,平臺(tái)能夠自動(dòng)識(shí)別最有價(jià)值的數(shù)據(jù),希望用最簡(jiǎn)單的方式去讓業(yè)務(wù)人員使用我們的數(shù)據(jù),去賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

我展開(kāi)來(lái)講一下:

第一,我們會(huì)以一個(gè)受治理的數(shù)據(jù)集市的概念做這個(gè)事情,用統(tǒng)一的指標(biāo)口徑,統(tǒng)一的語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn),統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行管理;

第二,我們會(huì)專注做 AI 增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理,AI 增強(qiáng)讓數(shù)據(jù)分析與管理的效率大大提高,機(jī)器代替人可以做很多表格的工作,把人解放出來(lái)做更有價(jià)值的事情,比如數(shù)據(jù)的審計(jì)等等;

第三,我們會(huì)采用敏捷的云原生架構(gòu),支撐業(yè)務(wù)敏捷化,尤其疫情以后,整個(gè)平臺(tái)不能變成云平臺(tái)的話,在劇烈變化中是很難適應(yīng)的。

Kyligence v4.5 新品發(fā)布

基于上述理念,我們也更新了自身的產(chǎn)品,Kyligence v4.5 將會(huì)更加滿足市場(chǎng)和客戶的需求,這個(gè)產(chǎn)品會(huì)以企業(yè)版以及公有云版本為主,接下來(lái)具體展開(kāi)介紹一下相關(guān)特性:

Kyligence_韓卿_數(shù)據(jù)猿-3

這是我們整體的架構(gòu)。中間是剛才介紹過(guò)的受治理的數(shù)據(jù)集市,企業(yè)不需要把所有數(shù)據(jù)都放到我這里來(lái),我可以通過(guò)各種各樣的方式連接起來(lái),甚至嵌入到原始的數(shù)據(jù)當(dāng)中去。這樣的好處是我的平臺(tái)可以變成你的統(tǒng)一的訪問(wèn)入口,在這個(gè)過(guò)程中我知道你想要什么數(shù)據(jù)之后,就可以自動(dòng)化地去幫你去管理數(shù)據(jù)集市了,這就是 AI 增強(qiáng)帶來(lái)的核心能力。同時(shí)看到底層,在最早基于 Apache Kylin 的能力上,我們引入了 Clickhouse,更好地支撐全場(chǎng)景 OLAP 。

今天來(lái)說(shuō),在整個(gè)消費(fèi)端,我們已經(jīng)從支撐大量的企業(yè)內(nèi)部分析應(yīng)用轉(zhuǎn)換到支撐的是應(yīng)用本身,已經(jīng)有美國(guó)和中國(guó)的客戶基于我們的技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上提供這樣的能力,甚至提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品重新賣給了客戶。未來(lái)所有的軟件公司都將成為一個(gè) SaaS 公司,每個(gè) SaaS 公司都會(huì)是一個(gè)數(shù)據(jù)公司,你的數(shù)據(jù)怎么去變現(xiàn)?你的數(shù)據(jù)怎么去做更好的服務(wù)?我們?cè)诜?wù)了很多客戶之后有了一些經(jīng)驗(yàn)。

另外,我們?cè)诿绹?guó)的客戶也有非常好的應(yīng)用,它用 APP 做了一個(gè)市場(chǎng)風(fēng)控模型,整個(gè)底層的服務(wù)平臺(tái)來(lái)自我們,部署在整個(gè) Kyligence 的云平臺(tái)上,帶來(lái)非常大的效率和能力的提升,目前智能數(shù)據(jù)云平臺(tái)已經(jīng)對(duì)接到了各大公有云平臺(tái),后面我也會(huì)介紹私有云的目標(biāo)。

總之,通過(guò)我們新的產(chǎn)品,用 AI 增強(qiáng)的數(shù)據(jù)服務(wù)和管理等能力,打造全場(chǎng)景的OLAP,可以更好幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)服務(wù)與管理的能力。下面,我想重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)幾點(diǎn):

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01 ClickHouse 的整合

Clickhouse 過(guò)去一兩年在中國(guó)特別地火,這是一個(gè)很好的技術(shù),不過(guò)它有它的優(yōu)勢(shì),也有劣勢(shì)。其實(shí) Apache Kylin 一直在整個(gè)聚合查詢上做的不錯(cuò),我們的客戶說(shuō)要不要把 Kylin 和 Clickhouse 一起合并嘗試一下?這個(gè)需求提出后,我們看到了一些可能。通過(guò) Kyligence 智能分層存儲(chǔ)(Smart Tiered Storage™?)技術(shù),將 ClickHouse 有機(jī)融合在 Kyligence 產(chǎn)品的基座中,在原有聚合分析的高性能之上,更有效提升了明細(xì)分析、Ad-Hoc 查詢等場(chǎng)景的性能和優(yōu)勢(shì)。

02 正式支持批流一體能力

全場(chǎng)景的OLAP 還有一個(gè)很重要的方面就是正式支持批流一體能力,進(jìn)一步擴(kuò)寬了全場(chǎng)景 OLAP 的能力,僅通過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)模型、一個(gè) SQL 語(yǔ)句,就能同時(shí)接入批數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用提供統(tǒng)一的查詢接口,助力企業(yè)極簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu),使用同一個(gè)系統(tǒng)和架構(gòu)來(lái)同時(shí)滿足不同需求,以更快地響應(yīng)業(yè)務(wù)敏捷性。

03 持續(xù)對(duì) AI 增強(qiáng)引擎的投入

另一方面,我們也會(huì)持續(xù)在 AI 增強(qiáng)引擎上不斷地投入和突破?;?AI 增強(qiáng)引擎,Kyligence 能夠根據(jù)業(yè)務(wù)分析行為自動(dòng)推薦數(shù)據(jù)模型,幫助企業(yè)從海量的分析負(fù)載中識(shí)別和沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn),并根據(jù)業(yè)務(wù)變化智能更新模型,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化構(gòu)建和管理。

除此之外,AI 增強(qiáng)引擎還能夠自動(dòng)清理低效存儲(chǔ),不斷優(yōu)化 TCO。大量的數(shù)據(jù)被分析,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拼命地做項(xiàng)目,但是清理這件事情很少發(fā)生。有銀行的客戶跟我說(shuō)有 10 萬(wàn)張報(bào)表,平均每張?jiān)L問(wèn)量非常低,訪問(wèn)量低浪費(fèi)了大量的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源,浪費(fèi)了大量的人工去做這些工作。今天 Kyligence 可以告訴你不再被使用或者使用率很低的數(shù)據(jù),可以挪到歷史存儲(chǔ)區(qū)。

結(jié)合前面說(shuō)的,通過(guò)不同的數(shù)據(jù)源讓我們這個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)和管理平臺(tái)成為統(tǒng)一訪問(wèn)數(shù)據(jù)入口之后,我們有能力告訴你最有價(jià)值的數(shù)據(jù)是什么,數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)該如何被管理、并驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策產(chǎn)生價(jià)值。

04 統(tǒng)一的語(yǔ)義層

此外,我們希望通過(guò)統(tǒng)一的業(yè)務(wù)語(yǔ)義來(lái)支撐不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,例如 Kyligence 對(duì)電子表格的百億級(jí)業(yè)務(wù)支撐是全球獨(dú)步天下的,這點(diǎn)在中美兩國(guó)都有很多客戶實(shí)踐。當(dāng)然這其中還有很多挑戰(zhàn),例如電子表格連在后臺(tái)還是面臨一些壓力,但是可以告訴大家的是,我們的創(chuàng)新取得了新進(jìn)展,通過(guò)專利技術(shù)的突破,可以直接賦能到一線的電子表格用戶。

通過(guò)不斷地服務(wù)客戶,我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)令人驚訝的事實(shí),某一個(gè)客戶全國(guó)大概有上萬(wàn)家門(mén)店,只有八九個(gè)人的 IT 團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)人需要每天下班之前導(dǎo)出數(shù)據(jù)讓他們第一時(shí)間拿到數(shù)據(jù)做分析,這是中國(guó)真正的現(xiàn)狀。這就帶來(lái)幾個(gè)問(wèn)題:

1. 安全問(wèn)題,數(shù)據(jù)滿天飛的時(shí)候,安全面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn);

2. 業(yè)務(wù)的定義其實(shí)永遠(yuǎn)不在管控的范圍內(nèi),散落在各個(gè)地方;

3. 整個(gè)后臺(tái)沒(méi)有業(yè)務(wù)的積累,永遠(yuǎn)只是在導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

我們希望構(gòu)建統(tǒng)一的業(yè)務(wù)語(yǔ)義,可以在不同 BI 之間使用,以及中央管控整個(gè)安全,其實(shí)會(huì)帶來(lái)非常好的價(jià)值。最重要的是,在這個(gè)過(guò)程中業(yè)務(wù)使用的痕跡被留了下來(lái)。往往我們業(yè)務(wù)跟 IT 的挑戰(zhàn)是,業(yè)務(wù)很難告訴你他想要什么或者如何分析的,他們沒(méi)有辦法用 IT 語(yǔ)言告訴后端。但是如果后臺(tái)轉(zhuǎn)化的時(shí)候就可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式推薦給需要的人。

05 提供企業(yè)級(jí)運(yùn)維管理服務(wù)

產(chǎn)品新版本會(huì)提供企業(yè)級(jí)的運(yùn)維管理能力,把所有的集群管理起來(lái),甚至可以做到多租戶的管理,通過(guò)指標(biāo)監(jiān)控、告警等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)運(yùn)維,以滿足銀行、保險(xiǎn)等行業(yè)嚴(yán)格的 IT 合規(guī)要求。我們有非常好的監(jiān)控統(tǒng)計(jì),甚至這些能力可以被開(kāi)放出來(lái),通過(guò) API 接口組合到客戶自己的運(yùn)維和管控系統(tǒng)里去。關(guān)于信息安全和合規(guī),目前我們已經(jīng)拿到了 SOC 2 Type 1、ISO27001 信息安全管理體系和 ISO9001 質(zhì)量管理體系。

目前,Kyligence 產(chǎn)品已經(jīng)支持多個(gè)公有云平臺(tái),包括微軟 Azure 、亞馬遜 AWS ,今年六月份剛剛支持了華為云,這個(gè)合作也幫我們拿下了泰國(guó)的單子。后續(xù)還會(huì)登陸谷歌云、阿里云、騰訊云。我們將在整個(gè)公有云的平臺(tái)上不斷地投入,去支持更多的應(yīng)用場(chǎng)景。未來(lái)我們也希望能保證我們的客戶在多個(gè)云的不同架構(gòu)和平臺(tái)上,業(yè)務(wù)的使用方式、體驗(yàn)和接口都是一致的,即使你遷移到一個(gè)云平臺(tái),上層應(yīng)用不用改變。在公有云上,我們完全沒(méi)有了 Hadoop 的依賴,只依賴了云的對(duì)象存儲(chǔ)和計(jì)算資源,可以做到自動(dòng)縮容,自動(dòng)監(jiān)控。

不過(guò),我們?nèi)孕杩紤]到還在使用私有云的客戶,他們?cè)撛趺崔k?隨著企業(yè)對(duì)私有云架構(gòu)的需求高漲,Kyligence 也正式推出玄武計(jì)劃,加速下一代基于 Kubernetes 及分布式對(duì)象存儲(chǔ)等架構(gòu)的私有云產(chǎn)品落地的進(jìn)程,Kyligence 將為大型企業(yè)級(jí)客戶提供私有云環(huán)境運(yùn)行 AI 增強(qiáng)數(shù)據(jù)服務(wù)與管理的能力, 目前實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)完成了對(duì)接和測(cè)試。

Kyligence_韓卿_數(shù)據(jù)猿-5

我很喜歡玄武計(jì)劃這張圖,這張圖是龜和蛇的合體。為什么選這個(gè)?第一這代表海,如果公有云在天上,那我們想找一個(gè)地上的海。第二叫穩(wěn),玄武帶來(lái)的穩(wěn)定,對(duì)業(yè)務(wù)架構(gòu)很重要。第三叫做長(zhǎng)壽,我們希望技術(shù)架構(gòu)或者平臺(tái)對(duì)市場(chǎng)的影響時(shí)間可以更加長(zhǎng)久,我們也希望以此為機(jī)會(huì),鼓勵(lì)我們的客戶、合作伙伴可以加入到我們的共創(chuàng)計(jì)劃中,用業(yè)界的能力一起去打造基于私有云的業(yè)務(wù)架構(gòu)。

另外,我也很高興宣布今年我們升級(jí)了業(yè)務(wù)合作伙伴體系 Kyligence Partner Network,聯(lián)合全球的合作伙伴去構(gòu)建數(shù)字生態(tài)能力,對(duì)于我們公司的定位來(lái)說(shuō),我們是專注在整個(gè)產(chǎn)品和技術(shù)的研發(fā)上,希望在這個(gè)點(diǎn)上做到更深、更強(qiáng),跟更多的合作伙伴做更多的聯(lián)合。

數(shù)據(jù)越來(lái)越多,數(shù)據(jù)越來(lái)越重要。我們希望數(shù)據(jù)能夠更好地服務(wù)人類,而不是讓我們成為它的奴隸。所以今天非常高興跟大家宣布 Kyligence 未來(lái)的新愿景——改變?nèi)祟愂褂脭?shù)據(jù)的習(xí)慣。我們希望用更大的能力去賦能到從一線業(yè)務(wù)人員到高層決策者,能夠去改變整個(gè)數(shù)據(jù)的使用方式和方法。非常感謝大家對(duì) Kyligence 的認(rèn)可和支持,Kyligence 將繼續(xù)秉持專業(yè)的態(tài)度服務(wù)客戶,也感謝各位合作伙伴參與其中,一起創(chuàng)造數(shù)據(jù)服務(wù)與管理的新未來(lái)。

關(guān)于Kyligence

Kyligence 由 Apache Kylin 創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建,致力于打造下一代智能數(shù)據(jù)云平臺(tái),為企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)服務(wù)和管理?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 技術(shù),Kyligence 從多云的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中識(shí)別和管理最有價(jià)值數(shù)據(jù),并提供高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)以支撐各種數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,同時(shí)不斷降低 TCO。

Kyligence 已服務(wù)中國(guó)、美國(guó)及亞太的多個(gè)銀行、保險(xiǎn)、制造、零售等客戶,包括建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、平安銀行、寧波銀行、太平洋保險(xiǎn)、中國(guó)銀聯(lián)、上汽、一汽、安踏、YUM、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企業(yè)和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。公司已通過(guò) ISO9001,ISO27001 及 SOC2 Type1 等各項(xiàng)認(rèn)證及審計(jì),并在全球范圍內(nèi)擁有眾多生態(tài)合作伙伴。

Kyligence 獲得了來(lái)自紅點(diǎn)、思科、寬帶資本、順為資本、斯道資本(背靠于富達(dá)集團(tuán)的全球性自有資產(chǎn)投資機(jī)構(gòu))、Coatue Management、浦銀國(guó)際、中金資本旗下基金、歌斐資產(chǎn)、國(guó)方資本、ASG、宏兆基金、浦信資本等投資機(jī)構(gòu)的多輪投資。目前公司已經(jīng)在上海、北京、深圳、廈門(mén)、武漢及美國(guó)的硅谷、紐約、西雅圖等開(kāi)設(shè)辦事機(jī)構(gòu)。


來(lái)源:Kyligence

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