数据量爆棚难以负荷,Kyligence利用人工智能打造新一代数据分析平台

Kyligence能打造新一代数据分析平台Kyligence成立Kyligence之前，韩卿曾任eBay全球分析基础架构部大数据产品负责人、Actuate中国首席顾问等职。ApacheApache顶级开源项目，ApacheKylin(PMCChairKylinApacheKylin 全球社区，构建生态系统及推广等。（Kyligence创始人韩卿）凭借着在大数据、数据仓库、商业智能、数据分析等领域拥有丰Kylin外部需求，这些需求远远超过他们当时团队的工作职责。另一方面，成功的开源项目背后都有一个好的创业公司，只有这用开源项目。“我们希望在整个大数据行业里面，有一家专门做底层技术的创KyligenceKylin20163月在上海成立了KyligenceKyligenceApacheKylin的下一代企业级数据仓库及商务智能大数据分析平台和解决方案。数据量爆棚的时代传统数据仓库需要变革韩卿告诉i黑马＆数字观察，1990年前后，数据仓库技术理论被企业能够在这个平台上构建整个分析应用。目前，这项技术已经变成了绝大部分行业客户的基础技术，像金析，都需要建立在对不同业务模块数据的统一分析之上。首先，数据体量变得越来越大，呈现越来越多样性和复杂性的特其次，存储的成本和性能上，原有的数据仓库技术已经不能满足企业还要建非常多的分析模型、报表、预测，通常这样的项目要耗费大量人力，花费好几个月的时间，甚至是用年来计算的第三，虽然业界推出了依靠更加专业的数据科学家来解决问题的本性的改变。而将更多的精力放在关注数据所带来的业务决策上，这就是Kyligence正在不断优化和创新的融合、智能数据仓库（15倍性能提升的同时节省50%空间）Kyligence做的事情是基于ApacheKylin，为企业客户提供下一代到云计算平台，都能使用户在超大规模数据集上获得极速的洞察能力，以释放数据价值，驱动业务增长。-2-打造企业级大数据分析平台i黑马＆数字观察了解到，Kyligence的核心产品是基于ApacheKylin的企业级智能大数据分析产品KyligenceEnterpriseHadoopIT工程师提供融合的、智能的分析平台。简单来说，KyligenceEnterprise采用融合架构，智能地将查询路活的探索式分析，为企业用户提供统一的大数据查询入口。（KyligenceEnterprise 架构）其次，平台基于Hadoop 架构，通过横向扩展将数据处理能力提升至PB 级通过预计算技术生成聚合结果再结合先进的索引技术相比其他解决方案，将查询性能提升数十至数百倍。第三，平台引入了大量的机器学习技术，其专利的自动化建模技地调优性能，加速关键业务分析场景。PBBI工具实现无缝集成。ApacheKylin实施效率、安全控制、性能优化、自助式敏捷BI、系统监控和管理等方面进行了全面创新和增强。“20187KyligenceEnterprise，相比较以往的1550%存储空间，而对比市度与查询的性能比较来看，都具有显著优势（KyligeceEnterprise核心优势）这样一来，平台在数据量、性能、并发等方面进行了巨大突破，为企业级用户提供快速搭建基于大数据的数据仓库及商务智能分析平台的能力，提升大数据效率。而且，平台支持多种部署模式，以适应不同的用户场景，用户可IT响应业务变化。延伸云端解决方案助力企业平滑上云目前，企业上云，意味着大量的交易记录、日志、文件等数据将并驱动商业决策，成为企业在新时代下决胜的关键。HadoopSparkKylin等大量创新性技术。这些技术被大量企业广泛应用于存储和处理海量数据，分析和挖掘其中的价值，促进业务的发展。而这些创新技术无一例外地基于分布式计算架构，具备超高的可扩展性，TBPB级。不仅如此，云计算所具备的无限扩展和按需的特性，为大数据应计算应用。因此，大数据分析上云成为了企业IT云战略实施的重中之重，但云端环境的复杂性，如虚拟化、计算与存储分离等特性，也让企业大数据分析上云面临着诸多挑战。Kyligence从成立之初即在云端进行相应布局，2017年底推出了KyligenceCloudKyligenceCloudKyligence6个云平台。KyligenceCloud（KyligenceCloud 架构）据悉，KyligenceCloudKyligenceEnterprise为核心，充分发挥其高性能、高并发优势，同时利用云计算带来的低成本、高扩展、易KyligenceCloud，客户可以在云端快速构建可无限扩展的大PBOLAP分析和关键业务查询的驱动商业决策。同时，KyligenceAzure、GoogleCloud、阿PB级数据的交互式分析与关键业务查询的亚秒级响应。KyligenceCloudSQL加速层，提供高性能及高并发的云端数据分析服务能力。KyligenceCloud通过与各大云厂商的基础服务进行深度整合，帮PB级数据多维分析聚焦行业头部客户提供标准化产品目前，Kyligence已经为金融，电信，零售，智能制造，能源等行业的企业提供下一代企业级智能数据仓库及融合大数据分析平台解决方案。招商银行、上汽集团、太平洋保险、中国银联、OPPO为、中国移动等大型企业，都在使用其产品。韩卿表示，Kyligence在选择行业的时候，会思考这几方面问题。如果没有数据支撑，银行是无法分析出贷款风险的以某大型银行为例，在大数据平台建设之前，该银行的数据大多GreenplumDB2IT人员拿到需求之后现场开发，再将整理好的数据发送给业务部门。由于数据存储分散、再加上数据量越来越大，以及业务数据需求人员的工作量也越来越重。在建设大数据平台后，该银行把其业务系统中产生的各种数据，通过集中处理之后统一存入到Hadoop平台，通过KyligenceEnterprise依据不同的业务创建不同主题的数据集市和立方体，将业模型发开放给业务分析人员。然后，KyligenceEnterpriseBI工具如Tableau等对相关数据集市进行自助分析。最后，依赖于KyligenceEnterprise在超大规模数据集上的高速SQL路和业务决策。KyligenceEnterpriseIT的负担。第二，客户意识。是否需要数字化转型，这是企业的意识问题，型客户的契合度、体量都是很好的。确实遇到了一些问题，比如数据口径不一致、分析周期太长、不能进我们帮助他们在现有的数据平台上，搭建了统一的大数据分析平的一致好评和赞赏，最后他们还为我们写了一封感谢信很多中大型企业需求充满个性化、复杂化，服务商为了满足他们Kyligence如