写点什么

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

    阅读完需:约 6 分钟

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。



2020-09-19 21:101572

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

即时通讯(IM)开源项目OpenIM对WebAssembly支持,提升web端体验

Geek_1ef48b

iOS MachineLearning 系列(17)—— 几个常用的对象识别 CoreML 模型

珲少

C/C++项目构建指南:如何使用Makefile提高开发效率

小万哥

c++ 程序员 面试 后端 开发

为什么 HashMap 会死循环?

javacn.site

打卡智能中国(五):博士都去哪儿了?

脑极体

AI 智能中国

AIGC产业研究报告2023——分子发现与电路设计篇

易观分析

产业 AIGC

第二届石家庄“海石杯”高层次人才创新创业大赛(西安、北京赛区)

科兴未来News

石家庄 双创比赛

2023开放原子全球开源峰会分论坛即将来袭,Pick你最关注的峰会话题!

开放原子开源基金会

Transformer模型的基础演算

OneFlow

人工智能 AI

开源模式新探索!卡奥斯工业互联网开源开放社区再升级

Openlab_cosmoplat

开源 工业互联网 天工开物

共话开源,为热爱而聚!2023开放原子全球开源峰会“开发者之夜”节目征集进行中!

开放原子开源基金会

开源

Last Week in Milvus

Zilliz

利用 DynamoDB 和 S3 结合 gzip 压缩,最大化存储玩家数据

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

存储

PoseiSwap:为何青睐 Layer3?又为何选择 Celestia 作为技术伙伴?

西柚子

智慧路灯杆三维可视化管理系统

2D3D前端可视化开发

物联网 智慧城市 智慧路灯 智慧灯杆 智慧路灯杆

可以免费使用的ChatGPT-4,微软开放Bing Chat功能,供用户体验

炜娓道来程序人生

AI AIGC ChatGPT

JavaScript作用域深度剖析:动态作用域

Immerse

四川省信创联盟2023年第一次理事会顺利召开,MIAOYUN荣获“信创企业优秀奖”!

MIAOYUN

信创 信创云 金融信创 信创产业 信创生态

扩展可能性:发挥React Native与小程序集成的优势

FinFish

React Native 跨端开发 小程序容器 跨端框架 小程序技术

开源赋能 普惠未来|QUICKPOOL诚邀您参与2023开放原子全球开源峰会

开放原子开源基金会

开源

名侦探白洞(一):智能家居灵异事件

白洞计划

AI

MobTech MobPush|ChatGPT辅助消息推送,实现文案千人千版

MobTech袤博科技

【腾讯云 Finops Crane 集训营】安装使用及EHPA弹性演示

指剑

腾讯云 Kubernetes 降本增效 FinOps crane

数字化转型应该如何去做?(方法篇)

数字随行

数字化转型

开源赋能 普惠未来|OpenNJet诚邀您参与2023开放原子全球开源峰会

开放原子开源基金会

2023-05-22:给定一个长度为 n 的字符串 s ,其中 s[i] 是: D 意味着减少; I 意味着增加。 有效排列 是对有 n + 1 个在 [0, n] 范围内的整数的一个排列 perm

福大大架构师每日一题

Go 算法 rust 福大大

PoseiSwap:为何青睐 Layer3?又为何选择 Celestia 作为技术伙伴?

股市老人

如何使用Go实现原型设计模式

Jack

golang 设计模式 架构设计 golang 面试

面试官:你能和我说一下 CMS 垃圾回收器吗?

Java你猿哥

Java 算法 CMS 垃圾回收器 垃圾收集器

Kyligence发布下一代云原生数仓产品——智能数据云_服务革新_InfoQ精选文章