如今，各行各業(yè)都在擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，希望利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務關鍵決策，構建商業(yè)上的競爭優(yōu)勢。但在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)發(fā)現(xiàn)，即使有了足夠的數(shù)據(jù)，以及形形色色的大數(shù)據(jù)、云原生、人工智能等技術供應商可以選擇，讓數(shù)字發(fā)揮核心作用依然是個奢望。此外，因為數(shù)據(jù)源的繁雜、技術間的整合和平臺間的集成帶來的難度，使得企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析的道路更加曲折。Kyligence 致力于為企業(yè)實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)服務和管理。借助機器學習和人工智能等技術，Kyligence 從多云的數(shù)據(jù)存儲中識別和管理最有價值數(shù)據(jù)，并提供高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務支撐數(shù)據(jù)分析與應用，同時不斷節(jié)省 TCO（總體擁有成本）。

Kyligence 智能數(shù)據(jù)云平臺，通過數(shù)據(jù)虛擬化能力，統(tǒng)一接入企業(yè)內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的連接。同時，通過統(tǒng)一的語義層為用戶提供數(shù)據(jù)定義、管理、服務的能力，完成數(shù)據(jù)核心資產(chǎn)的沉淀。此外，Kyligence 內(nèi)置 AI 增強引擎，通過學習數(shù)據(jù)特征和用戶分析行為，輔助用戶完成數(shù)據(jù)生命周期的管理；另外，面對不同的業(yè)務場景，分層存儲功能可以自動進行數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的切換，為用戶輕松實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高性能分析。

作為基于云原生構建的平臺，Kyligence智能數(shù)據(jù)云平臺支持公有云和私有云，兼容主流 Hadoop 發(fā)行版，屏蔽了平臺間技術差異，滿足用戶不同的部署安裝需求。

2021年重大更新升級

2021 Kyligence 智能數(shù)據(jù)云平臺宣布新版本的發(fā)布，這一版本圍繞全場景 OLAP 主題，融合各種技術創(chuàng)新和突破，通過借助機器學習和人工智能技術，為用戶提供簡單易用、高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務與管理，大大提升了數(shù)據(jù)工程的效率。

Apache Kylin 和 ClickHouse 的有機融合

融合 Apache Kylin 和 ClickHouse 的技術優(yōu)勢，是 Kyligence 最新版本中全場景 OLAP 的核心，通過 Kyligence 智能分層存儲（Smart Tiered Storage™?）技術，將 ClickHouse 有機融合在 Kyligence 產(chǎn)品的基座中，在原有聚合分析的高性能之上，更有效提升了明細分析、Ad-Hoc 查詢等場景的性能和優(yōu)勢。Kyligence 能夠為用戶提供全面的 OLAP 服務能力，甚至進一步提供對 ClickHouse 的商業(yè)化支持。該功能同時在企業(yè)版（Kyligence Enterprise）和公有云版本（Kyligence Cloud）中提供。

批流一體

Kyligence 新版本正式支持批流一體能力，進一步擴寬了全場景 OLAP 的能力，僅通過一個數(shù)據(jù)模型、一個 SQL 語句，就能同時接入批數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)應用提供統(tǒng)一的查詢接口，助力企業(yè)極簡化數(shù)據(jù)應用架構，使用同一個系統(tǒng)和架構來同時滿足不同需求，以更快地響應業(yè)務敏捷性。

AI 增強引擎

基于 AI 增強引擎，Kyligence 能夠根據(jù)業(yè)務分析行為自動推薦數(shù)據(jù)模型，幫助企業(yè)從海量的分析負載中識別和沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并根據(jù)業(yè)務變化智能更新模型，實現(xiàn)自動化構建和管理。除此之外，AI 增強引擎還能夠自動清理低效存儲，不斷優(yōu)化 TCO。

企業(yè)級運維管理

與此同時，新版本通過完善的企業(yè)級運維管理體系，幫助企業(yè)實現(xiàn)多租戶部署與管理，通過指標監(jiān)控、告警等實現(xiàn)自動化生產(chǎn)運維，以滿足銀行、保險等行業(yè)嚴格的 IT 合規(guī)要求。

支持多個云平臺

Kyligence 現(xiàn)已支持微軟云 Azure、亞馬遜云 AWS、華為云等公有云平臺。隨著云原生技術的不斷成熟，以及企業(yè)對私有云架構的需求高漲，Kyligence 將進一步加速云原生布局的步伐，充分發(fā)揮已有的技術積累，賦能企業(yè)加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)上云。

應用場景/人群

Kyligence 智能數(shù)據(jù)云平臺基于機器學習和人工智能等技術，從多云的數(shù)據(jù)存儲中識別和管理最有價值數(shù)據(jù)，并提供高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務以支撐各種數(shù)據(jù)分析與應用，同時不斷降低 TCO（總體擁有成本）。金融、制造、零售、通信、汽車、工業(yè)等行業(yè)客戶正在積極構建企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，他們屬于Kyligence 的目標客戶，使用人群有CIO、數(shù)據(jù)分析師、普通業(yè)務人員等。Kyligence希望降低使用門檻，不僅僅是技術人員，任何崗位的職員都可以利用數(shù)據(jù)分析結果更好驅(qū)動業(yè)務和工作。

產(chǎn)品功能

智能數(shù)據(jù)云平臺核心功能

• AI 增強引擎

基于機器學習技術，Kyligence 能夠從 SQL 歷史記錄、分析師行為、數(shù)據(jù)采樣及運行時的指標中自動發(fā)現(xiàn)和查找黃金數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并推薦對存儲和計算的優(yōu)化建議。

• 統(tǒng)一語義層

通過統(tǒng)一的業(yè)務語義層將復雜的數(shù)據(jù)映射為業(yè)務語言，并以服務的形式為每一個數(shù)據(jù)消費方在 PB 級別數(shù)據(jù)規(guī)模上提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)定義及行業(yè)標準的訪問接口（標準 SQL 及 MDX），為業(yè)務提供一致的、標準的數(shù)據(jù)口徑，沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

• 數(shù)據(jù)虛擬化

Kyligence 能夠從不同平臺獲取數(shù)據(jù)，并通過統(tǒng)一接口響應上層應用，這些數(shù)據(jù)源包括流式數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖及云。對于關鍵分析場景，Kyligence 將從數(shù)據(jù)源中獲取的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)進一步優(yōu)化；此外，通過 Smart PushdownTM 還可以直接從數(shù)據(jù)源獲取分析結果。

• 分層存儲（Smart Tiered StorageTM）

依據(jù)不同分析場景的技術特征匹配最合適的存儲引擎，如預計算 Cube、索引、內(nèi)存等，以滿足更廣泛 OLAP 場景下的性能要求。Kyligence 已支持接入 ClickHouse 存儲索引，為靈活即席查詢場景優(yōu)化性能與成本。

• 云原生架構

基于云原生架構，Kyligence 擺脫了對 Hadoop 架構的依賴，支持在公有云、私有云、本地環(huán)境部署，并實現(xiàn)存儲與計算分離，支持計算資源按需彈性伸縮，最大化利用資源提高效率，節(jié)省 TCO。

產(chǎn)品優(yōu)勢

通過借助機器學習和人工智能技術，為用戶提供簡單易用、高性能、高并發(fā)的 AI 增強的數(shù)據(jù)服務與管理平臺，大大提升了數(shù)據(jù)工程的效率。具體來看，Kyligence 通過數(shù)據(jù)虛擬化能力，統(tǒng)一接入企業(yè)內(nèi)部各類數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的連接。同時，通過統(tǒng)一的語義層為用戶提供數(shù)據(jù)定義、管理、服務的能力，完成數(shù)據(jù)核心資產(chǎn)的沉淀。此外，Kyligence 內(nèi)置 AI 增強引擎，通過學習數(shù)據(jù)特征和用戶分析行為，輔助用戶完成數(shù)據(jù)生命周期的管理；另外，面對不同的業(yè)務場景，分層存儲功能可以自動進行數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的切換，為用戶輕松實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高性能分析。

例如，Kyligence 新（版本）升級的全場景 OLAP 帶來了智能分層存儲功能，可支持聚合分析、明細分析和 Ad-hoc 分析場景，為用戶帶來海量數(shù)據(jù)下分析探索的更多可能。同時全新推出的批流一體/實時能力進一步擴寬了全場景 OLAP 的能力，僅通過一個數(shù)據(jù)模型、一個 SQL 語句，就能同時接入批數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)應用提供統(tǒng)一的查詢出口。

Kyligence 新版本完善了企業(yè)級運維管理體系，幫助企業(yè)實現(xiàn)多租戶部署與管理，通過指標監(jiān)控、告警等實現(xiàn)自動化生產(chǎn)運維。此外，新版本還增強了統(tǒng)一的業(yè)務語義層能力。

服務客戶/使用人數(shù)

Kyligence 已服務中國、美國及亞太的多個金融、制造、零售等行業(yè)客戶，包括建設銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、平安銀行、寧波銀行、太平洋保險、中國銀聯(lián)、上汽、一汽、安踏、YUMC、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企業(yè)和行業(yè)領導者。

市場價值

Kyligence 秉持“智能數(shù)據(jù)云”戰(zhàn)略，基于人工智能、云原生等技術構建下一代 AI 增強的數(shù)據(jù)服務與管理。Kyligence希望通過更強大、更高效、更便捷的數(shù)據(jù)智能平臺，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)據(jù)倉庫技術已經(jīng)誕生長達三四十年，相關的行業(yè)假設已經(jīng)改變。我們認為行業(yè)假設主要有三點：1）數(shù)據(jù)的管理模式從集中式到天然分布的改變；2）數(shù)據(jù)的使用對象從少數(shù)的決策者和專家，到一線業(yè)務人員和普通工作者的轉(zhuǎn)變；3）數(shù)據(jù)的消費方式從已知問題找答案，到通過智能推薦等功能來提供對未知問題的預先洞察。在行業(yè)假設發(fā)生變化的環(huán)境下，企業(yè)也面臨了新的難題。隨著海量數(shù)據(jù)的激增，多個云平臺、數(shù)據(jù)源的繁雜、技術間的整合和平臺間的集成帶來的難度，使得企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析的道路更加曲折，這也給 CIO 們帶來了極大的焦慮，無法尋找到有價值的數(shù)據(jù)，這讓企業(yè)在尋找數(shù)據(jù)上花費的時間遠遠超過分析數(shù)據(jù)本身。

Kyligence希望為企業(yè)實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)服務和管理?；跈C器學習和 AI 技術，Kyligence 從多云的數(shù)據(jù)存儲中識別和管理最有價值數(shù)據(jù)，并提供高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務以支撐各種數(shù)據(jù)分析與應用。所以 Kyligence 產(chǎn)品根據(jù)市場客戶和用戶遇到的實際痛點，設立了三條原則：降低數(shù)據(jù)使用的門檻 （Simplified）、自動化數(shù)據(jù)管理與治理( Automated )、最低TCO（Cost-effective），切實幫助客戶智能管理最有價值數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)降本增效。

產(chǎn)品所屬企業(yè)·Kyligence：

Kyligence 由 Apache Kylin 創(chuàng)始團隊創(chuàng)建，致力于打造下一代智能數(shù)據(jù)云平臺，為企業(yè)實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)服務和管理?；跈C器學習和人工智能等技術，Kyligence 從多云的數(shù)據(jù)存儲中識別和管理最有價值數(shù)據(jù)，并提供高性能、高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務以支撐各種數(shù)據(jù)分析與應用，同時不斷降低 TCO（總體擁有成本）。Kyligence 已服務中國、美國及亞太的多個銀行、保險、制造、零售等行業(yè)客戶，包括建設銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、平安銀行、寧波銀行、太平洋保險、中國銀聯(lián)、上汽、一汽、安踏、YUM、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企業(yè)和行業(yè)領導者。公司已通過 ISO9001，ISO27001 及 SOC2 Type1 等各項認證及審計，并在全球范圍內(nèi)擁有眾多生態(tài)合作伙伴。

Kyligence 獲得了來自紅點、思科、寬帶資本、順為資本、斯道資本、Coatue Management、浦銀國際、中金資本旗下基金、歌斐資產(chǎn)、國方資本、ASG、宏兆基金、浦信資本等投資機構的多輪投資。目前公司已經(jīng)在上海、北京、深圳、廈門、武漢及美國的硅谷、紐約、西雅圖等開設辦事機構。

來源：數(shù)據(jù)猿