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Kyligence Turbo

高性能湖仓引擎

新一代企业级大数据分析处理技术,基于向量化技术打造 ,100% 兼容 Apache Spark,比 Spark 性能提升到 2 倍以上,能节省 50% 以上计算成本。

统一语义层

高性能湖仓引擎

Kyligence Turbo 平均减少 50% 的计算资源消耗,极大降低因购买算力产生的投入;平均减少 50% 的处理数据耗时,极大提升数据分析时效性。既能满足“下一代”数据平台对云原生和存算分离架构要求,又能满足通过“更换引擎”将现有数据平台计算能力升级的要求。Kyligence Turbo 将极大地提升企业高效洞察最有价值数据的能力,使企业能更低成本、更快速、更精准发现海量数据的内在价值,使数智化商业决策如虎添翼。

降本

数据处理性能提升到 2 倍以上,
节省 50% 以上计算费用
Kyligence Turbo 的计算核心部分采用 Native 语言(C++)实现,突破了运行于 JVM 中的 Apache Spark 在利用 CPU 指令集方面的瓶颈。其 Native Vectorized Engine 通过充分利用 CPU 单指令多数据(SIMD)指令集,实现一条指令中同时执行多个数据的运算操作,增加处理器的吞吐量,对数据密集型运算效果提升非常显著。

降本

数据处理性能提升到 2 倍以上,
节省 50% 以上计算费用

Kyligence Turbo 的计算核心部分采用 Native 语言(C++)实现,突破了运行于 JVM 中的 Apache Spark 在利用 CPU 指令集方面的瓶颈。其 Native Vectorized Engine 通过充分利用 CPU 单指令多数据(SIMD)指令集,实现一条指令中同时执行多个数据的运算操作,增加处理器的吞吐量,对数据密集型运算效果提升非常显著。

易用

100% 兼容 Apache Spark,
应用平滑迁移

Kyligence Turbo 的计算引擎是 Apache Spark 和 Native Vectorized Engine 的融合,其天然 100% 兼容 Apache Spark,原本基于 Spark、Hive、Tez 的应用无需做任何调整,仅通过将计算指向 Kyligence Turbo 即可平滑地获得计算加速的效果。

弹性

极强的弹性,
减少计算资源浪费
Kyligence Turbo 通过将 Kubernetes 作为计算资源池,读写远端 HDFS / S3 存储,来满足“下一代”数据平台对弹性和存算分离架构要求。它的计算集群能以 10 倍于传统的速度实现弹性扩缩容,负载高峰来临时,它通过快速扩容以应对繁重的计算任务,而在闲时,它及时释放富余资源,以极大优化资源利用效率。

弹性

极强的弹性,
减少计算资源浪费

Kyligence Turbo 通过将 Kubernetes 作为计算资源池,读写远端 HDFS / S3 存储,来满足“下一代”数据平台对弹性和存算分离架构要求。它的计算集群能以 10 倍于传统的速度实现弹性扩缩容,负载高峰来临时,它通过快速扩容以应对繁重的计算任务,而在闲时,它及时释放富余资源,以极大优化资源利用效率。

多云

能运行在公/ 私有云

Kyligence Turbo 既可以将计算运行在裸金属机、虚拟机中,以独占资源的方式保障计算的稳定性,又支持以 on K8s 或 on YARN 的模式运行在 Kubernetes 或 Hadoop 集群中,与其它在线 / 离线类型的计算任务混合部署共享集群资源,实现平台整体的资源利用率最大化。它既可以独立成为新的计算集群,又可以通过替换传统引擎运行在现有集群中,使硬件资产得到充分利用。

跨平台

支持主流操作系统和 CPU
Kyligence Turbo 支持 Intel、AMD、海光等 x86 架构 CPU,同时支持飞腾、鲲鹏等 ARM 架构 CPU。它对以 Ubuntu、CentOS、麒麟 OS、OpenEuler 为核心的操作系统均有良好的支持。

跨平台

支持主流操作系统和 CPU

Kyligence Turbo 支持 Intel、AMD、海光等 x86 架构 CPU,同时支持飞腾、鲲鹏等 ARM 架构 CPU。它对以 Ubuntu、CentOS、麒麟 OS、OpenEuler 为核心的操作系统均有良好的支持。
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