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Kyligence 4.5 全新发布,智能数据云为全场景 OLAP 带来新突破!

为了更好地服务客户,解决企业在数据分析、管理及治理等方面的挑战,在7月30日的 Data & Cloud Summit 上, Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿宣布最新版本产品 Kyligence 4.5 正式发布!这一新版本围绕全场景 OLAP 主题,融合各种技术创新和突破,借助机器学习和人工智能技术,为用户提供简单易用、高性能、高并发的 AI 增强的数据服务与管理平台,大大提升了数据工程的效率。
 
Kyligence 4.5 升级的全场景 OLAP 带来了智能分层存储功能,可支持聚合分析、明细分析和 Ad-hoc 分析场景,为用户带来海量数据下分析探索的更多可能。 

 

同时全新推出的批流一体/实时能力进一步扩宽了全场景 OLAP 的能力,仅通过一个数据模型、一个 SQL 语句,就能同时接入批数据和流数据,对数据应用提供统一的查询出口。
Kyligence 新版本完善了企业级运维管理体系,帮助企业实现多租户部署与管理,通过指标监控、告警等实现自动化生产运维。此外,本次发布还增强了统一的业务语义层能力,并全新支持了华为云。 

智能分层存储 Smart Tiered Storage™️

Apache Kylin 和 ClickHouse 的有机融合

 

融合 Apache Kylin 和 ClickHouse 的技术优势,是 Kyligence 最新版本中全场景 OLAP 的核心,通过 Kyligence 智能分层存储(Smart Tiered Storage™️)技术,将 ClickHouse 有机融合在 Kyligence 产品的基座中,在原有聚合分析的高性能之上,更有效提升了明细分析、Ad-Hoc 查询等场景的性能和优势。
 

 

Kyligence 能够为用户提供全面的 OLAP 服务能力,甚至进一步提供对 ClickHouse 的商业化支持。该功能同时在企业版(Kyligence Enterprise)和公有云版本(Kyligence Cloud)中提供。
基于 SSB 数据集上的性能测试结果,使用分层存储之后,Kyligence 4.5 版本在明细场景有 5 倍性能提升,在 Ad-Hoc 场景有 1.6 倍性能提升。
 

 

Kyligence Enterprise 提供了基于 HDFS/对象存储和 MPP 引擎的两级存储设计,引入了查询性能强大的 ClickHouse,显著提升了超多维度灵活分析和明细查询分析的性能, 搭配预计算和 AI 增强引擎,可以全面覆盖各类分析场景,为企业的精细化运营和辅助商业决策带来更大的助力。

 

 

同时分层存储可经由统一的模型来管理数据,从而无缝对接主流商业 BI 工具,用户无需维护复杂的数据平台,只需要根据业务需求进行建立模型,大幅度地减少建模和模型调优阶段的人力成本支出和时间成本支出,并可获得统一的查询分析体验。

批流一体/实时:

一个数据模型、一个 SQL 语句,同时接入批数据和流数据

 

在企业中会经常遇到需要对数据进行实时监控的场景,或在业务发生时及时对当前业务情况和历史情况的分析,比如反欺诈、实时营销监控等场景,这时企业的数据团队需要支撑业务的此类分析场景,从而提升业务决策效率。 
Kyligence 4.5 提供了基于 Spark 的实时处理引擎以及批流一体分析能力,进一步扩宽了全场景 OLAP 的能力仅通过一个数据模型、一个 SQL 语句,就能同时接入批数据和流数据,对数据应用提供统一的查询出口,进行分钟级别的纯实时数据分析或批流融合的分析,可支持企业对于实时数据的监控,或历史数据和实时数据的融合分析,这都是企业亟需的分析能力。
在其他方案中,企业需要维护两套方案来分别支撑历史数据的分析和实时数据的分析。而使用 Kyligence Enterprise 4.5 提供的批流融合能力,IT 部门仅需要维护一套架构就可以同时支撑业务对批和流数据的分析,有效降低了架构复杂度和运维开发成本。 

 

注:公有云版本 Kyligence Cloud 暂不支持 Kyligence 实时功能,预期 2021 年 Q4 发布

 

AI 增强引擎:

自动化建模,灵活响应业务

 

 

基于 AI 增强引擎,Kyligence 能够根据业务分析行为自动推荐数据模型,帮助企业从海量的分析负载中识别和沉淀数据资产,并根据业务变化智能更新模型,实现自动化建模和管理。除此之外,AI 增强引擎还能够自动清理低效存储,不断优化 TCO。

统一的业务语义层:

多应用复用,统一受治理的业务口径

 

 

在不同 BI 工具中创建割裂的数据模型结构,会给企业带来不必要的数据分复杂度和业务指标定义的不一致。统一语义层给使用任何分析工具的所有用户提供了统一一致的业务指标和语义定义,减少了业务定义不一致所带来的数据口径问题。 

 

在本次发布中,我们全新支持同步语义层到 Power BI, 使用 Power BI 的业务分析人员也可以和其他用户一样消费相同的业务定义。 

 

数据平台的管理人员可以在 Kyligence 中定义统一的语义层,业务人员可以在不同的 Power BI 以及 Power BI Service 中复用语义层上的信息,而不需要关心底层技术上是如何定义的,指标的计算逻辑如何。 

企业级运维管理

 

与此同时,本次我们发布用于本地部署的运维及管理工具 Kyligence Manager 4.5,为客户提供完善的企业级运维管理体系。使用 Kyligence Manager,客户可以完成 Kyligence Enterprise、Kyligence Insight、Kyligence MDX 的运维管理、监控告警和使用统计等功能,帮助运维人员快速完成集群部署、运维管理、集群监控告警、运营统计,实现企业级集群的运维与管理。
 

支持多个云平台

 

Kyligence 现已支持微软云 Azure、亚马逊云 AWS、华为云等公有云平台,并提供了云平台模版部署、云市场部署,和 Kyligence 门户网站部署等多种部署方式。企业可以根据自身需求进行灵活选择。 

随着云原生技术的不断成熟,以及企业对私有云架构的需求高涨,Kyligence 将进一步加速云原生布局的步伐,充分发挥已有的技术积累,赋能企业加速实现数据上云。 

Kyligence 4.5 系列网络研讨会报名正式开启!

 

 

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关于 Kyligence

Kyligence 由 Apache Kylin 创始团队创建,致力于打造下一代智能数据云平台,为企业实现自动化的数据服务和管理。基于机器学习和 AI 技术,Kyligence 从多云的数据存储中识别和管理最有价值数据,并提供高性能、高并发的数据服务以支撑各种数据分析与应用,同时不断降低 TCO。Kyligence 已服务中国、美国及亚太的多个银行、保险、制造、零售等客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、一汽、安踏、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企业和行业领导者。公司已通过 ISO9001,ISO27001 及 SOC2 Type1 等各项认证及审计,并在全球范围内拥有众多生态合作伙伴。
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