7 月 30 日，Kyligence 在上海成功举行 Data & Cloud Summit 2021 职业峰会，本次峰会以 云 · 数据 · 智能 为主题，聚集数据服务与办理范畴的前沿趋势、抢先技能及最佳实践。峰会现场，我国通讯学会副秘书长文剑，以及经济学博士、亚洲金融协作协会开创秘书长杨再平进行了开场致辞；来自 Gartner、招商银行、微软、联合利华等企业嘉宾进行了精彩的主题讲演，一同各范畴协作伙伴也带来了金融科技、云上立异、数字化转型、开源有道四场近 30 个专业的主题共享，总计超越 1000 位嘉宾齐聚现场并进行了火热评论。
src=Kyligence 联合开创人兼 CEO 韩卿在现场正式对外宣告了企业全新 智能数据云 战略、Kyligence 最新产品以及一系列协作伙伴方案。以下是韩卿在峰会现场的讲演实录，他从专业的视角剖析了现在企业数据办理面对的痛点，以及进一步详细地论述了 智能数据云 战略，期望可以给您带来一些启示。
十分快乐在今日举行 Kyligence 职业峰会。十分惋惜上一年的疫情让咱们缺失了一届，不过此时的咱们也十分走运， 焰火 飓风刚刚曩昔，今日早上黄浦江畔晴空万里。
Kyligence 现已建立五年了，五年来离不开咱们的支撑，在这里我仅代表我国和美国三百多位小伙伴向客户、协作伙伴、出资人，以及各行各业关怀 Kyligence 生长的重视者们表明诚心的感谢，感谢各位在曩昔对咱们的支撑、信赖，特别重要的是鞭笞！曩昔五年，Kyligence 有十分多的总结和相应的事务实践，所以今日十分侥幸可以依据曩昔对我国、美国以及亚太商场的事务实践和对未来技能趋势的调查和了解做一些讨论，此外，接下来我也会向咱们报告一下 Kyligence 未来战略的改动和产品的趋势。
src=咱们知道从上世纪 70 年代 AC 尼尔森公司介绍了数据集市开端，数据仓库这个技能成为一个必不行少的根底架构。特别是 Bill Inmon 、Ralph Kimball 两位大拿奠定了数据仓库的理论根底，在这之后数据仓库在 Bill 的自顶向下形式和 Kimball 的自底向上形式之间引起了许多争辩，咱们相爱相杀了许多年。在当年构建数据仓库的时分有一些假定，例如数据相对比较少，核算、存储比较有限，网络处于低速时期等。
那么问题来了，三四十年之后，在云的年代，数据仓库的职业假定跟曾经是不是相同呢？做任何的技能架构，假如它的职业假定有一些改动，那随之采纳技能的挑选、架构一定是不相同的。那咱们今日以为，在云的年代这些职业的假定现已有了巨大的、底子性的改动。今日我十分侥幸可以跟咱们共享一些咱们在这方面的考虑以及总结。
首要，曩昔数据仓库的构建形式是会集式的，方才举例介绍到，由于曾经人没有十分会集，咱们以为把数据会集起来就好了，所以处理了数据烟囱（信息孤岛）问题。但今日数据是天然散布的，数据不仅在不同的系统里边，它们乃至在多个云上，更甚者在一个云、多个数据库里边。
其次，数据量现已大到不行能会集起来，几十个 PB 数据仅仅一个 起步价 。这么大的数据量，让特别是在云环境下的数据传输变得不再实际。
再看，跟着 GDPR 数据隐私法案的降临，企业不行能把一切数据都进行汇总。
所以整个数据仓库构建形式从 Collect ——把一切数据搜集起来，到 Connect ——一切数据有机地连接起来，这是榜首个改动。
第二，运用数据的人发生了底子性改动。曾经都是决议方案者、专家去运用这些数据，或许有一个专业化的团队，包含项目经理、各种工程师等，经过三个月、六个月给出一个决议方案方案。当今日运用数据的人现已发生了底子性改动，他们是一线作业者，他们对错技能或许剖析岗位的职场人。咱们发现企业不行能为每一个事务人员配备一支巨大的剖析团队，并且整个数据 IT 构建形式也发生了巨大的改动，没有那么多人去服务它，所以对企业来说，要么投入更多人力、物力赋能数据办理，要么就用技能去改动它。
第三，数据的消费办法发生了改动。曾经是从已知问题找已知答案，现在需求从不知道问题找不知道的答案。早前有一个客户来和我交流，他说： 假定我是一个数据剖析师，我想要剖析… 。我说： 停，不对。 现在的事务人员无法了解这么详细，他们期望的是你告知我有什么，企业可以依据已知的一些数据、文明、才能，并沉积之后主动引荐给需求的人。例如咱们服务安全银行的时分，当作业人员去看一些方针，对方怎样知道现在存款方针十分重要呢？这些应该是系统主动奉告，而不是作业人员自己想出来的。一同，现在咱们习气用两样东西，一是手机，二是查找。所以，商场有必要下降整个数据运用的门槛，用技能迭代来协助客户推送更具价值的数据。
跟着数据越来越多，运用端越来越多，数据的搜集与办理变得难上加难；另一方面，企业又期望数据可以多面化，顾及到、赋能到每一个事务人员，这就导致了两者之间不行谐和的对立愈加显着，越来越紊乱。现在的 CIO 现已适当焦虑，咱们发现他们找数据的时刻远远超越运用数据的时刻。 用 1 个月时刻找数据，剖析一下只需 2 分钟 。现状是企业底子不知道有价值的数据在哪里，曾经是没有数据，所以企业期望 IT 把数据悉数搜集起来；当今日是数据太多、信息过载，企业现已不知道该要什么类型的数据。
所以，依据咱们曩昔对事务的一些实践以及与客户的讨论，咱们将未来的战略界说在以云技能为中心，以人工智能为推进来处理一切的技能和数据的问题。所以咱们全新的战略将变成 智能数据云 。
咱们以为，未来运用数据应该像运用云核算相同简略和便利。今日你需求一个算力的时分，底子不需求知道这些算力是来自英特尔、戴尔，仍是惠普，只需求向底层云厂商灵敏请求内存、带宽、运用时刻即可。现在职业需求的是渠道向数据请求人直接给出客户数据、订单数据、实时布置数据等。渠道应该要帮企业处理这个问题，这便是一个新的理念或战略——智能数据云，咱们可以协助企业处理这个问题。
Kyligence 在不断增强剖析才能之外，会向数据办理搬运，将人工智能逐渐引进到渠道里来。咱们会逐渐去掉 Hadoop ，渠道也会愈加智能化和主动化。尽管今日 Hadoop 依然是极具优势的大数据渠道，但五年今后、十年今后，跟着下一代云技能的开展，数据服务与办理会有新的不相同，咱们也信任技能会往云这个方向进行搬运。
src=上面这张图很好论述了 Kyligence 智能数据云渠道——咱们不期望这个渠道把客户一切的数据汇总到这里来，咱们要帮客户 connect 一切的数据源，渠道可以主动辨认最有价值的数据，期望用最简略的办法去让事务人员运用咱们的数据，去赋能数字化转型。
榜首，咱们会以一个受办理的数据集市的概念做这个作业，用共同的方针口径，共同的语义规范，共同的数据服务进行办理；
第二，咱们会专心做 AI 增强的数据办理，AI 增强让数据剖析与办理的功率大大提高，机器代替人可以做许多表格的作业，把人解放出来做更有价值的作业，比方数据的审计等等；
第三，咱们会选用灵敏的云原生架构，支撑事务灵敏化，特别疫情今后，整个渠道不能变成云渠道的话，在剧烈改动中是很难习气的。
依据上述理念，咱们也更新了自身的产品，Kyligence v4.5 将会愈加满意商场和客户的需求，这个产品会以企业版以及公有云版别为主，接下来详细打开介绍一下相关特性：
src=这是咱们全体的架构。中心是方才介绍过的受办理的数据集市，企业不需求把一切数据都放到我这里来，我可以经过各式各样的办法连接起来，乃至铺装到原始的数据当中去。这样的优点是我的渠道可以变成你的共同的拜访进口，在这个过程中我知道你想要什么数据之后，就可以主动化地去帮你去办理数据集市了，这便是 AI 增强带来的中心才能。一同看到底层，在最早依据 Apache Kylin 的才能上，咱们引进了 Clickhouse，更好地支撑全场景 OLAP 。
今日来说，在整个消费端，咱们现已从支撑许多的企业内部剖析运用转换到支撑的是运用自身，现已有美国和我国的客户依据咱们的技能在互联网上供给这样的才能，乃至供给数据产品从头卖给了客户。未来一切的软件公司都将成为一个 SaaS 公司，每个 SaaS 公司都会是一个数据公司，你的数据怎样去变现？你的数据怎样去做更好的服务？咱们在服务了许多客户之后有了一些经历。
别的，咱们在美国的客户也有十分好的运用，它用 APP 做了一个商场风控模型，整个底层的服务渠道来自咱们，布置在整个 Kyligence 的云渠道上，带来十分大的功率和才能的提高，现在智能数据云渠道现已对接到了各大公有云渠道，后边我也会介绍私有云的方针。
总归，经过咱们新的产品，用 AI 增强的数据服务和办理等才能，打造全场景的 OLAP，可以更好协助企业提高数据服务与办理的才能。下面，我想要点着重几点：
Clickhouse 曩昔一两年在我国特别地火，这是一个很好的技能，不过它有它的优势，也有下风。其实 Apache Kylin 一直在整个聚合查询上做的不错，咱们的客户说要不要把 Kylin 和 Clickhouse 一同兼并测验一下？这个需求提出后，咱们看到了一些或许。经过 Kyligence 智能分层存储（Smart Tiered Storage ）技能，将 ClickHouse 有机融合在 Kyligence 产品的基座中，在原有聚合剖析的高功能之上，更有用提高了明细剖析、Ad-Hoc 查询等场景的功能和优势。
全场景的 OLAP 还有一个很重要的方面便是正式支撑批流一体才能，进一步扩宽了全场景 OLAP 的才能，仅经过一个数据模型、一个 SQL 句子，就能一同接入批数据和流数据，对数据运用供给共同的查询接口，助力企业极简化数据运用架构，运用同一个系统和架构来一同满意不同需求，以更快地呼应事务灵敏性。
另一方面，咱们也会持续在 AI 增强引擎上不断地投入和打破。依据 AI 增强引擎，Kyligence 可以依据事务剖析行为主动引荐数据模型，协助企业从海量的剖析负载中辨认和沉积数据财物，并依据事务改动智能更新模型，完成主动化构建和办理。
除此之外，AI 增强引擎还可以主动整理低效存储，不断优化 TCO。许多的数据被剖析，数据仓库拼命地做项目，可是整理这件作业很少发生。有银行的客户跟我说有 10 万张报表，均匀每张拜访量十分低，拜访量低浪费了许多的核算资源、存储资源，浪费了许多的人工去做这些作业。今日 Kyligence 可以告知你不再被运用或许运用率很低的数据，可以挪到前史存储区。
结合前面说的，经过不同的数据源让咱们这个数据服务和办理渠道成为共同拜访数据进口之后，咱们有才能告知你最有价值的数据是什么，数据财物应该怎么被办理、并驱动事务决议方案发生价值。
此外，咱们期望经过共同的事务语义来支撑不同的事务场景，例如 Kyligence 对电子表格的百亿级事务支撑是全球独步天下的，这点在中美两国都有许多客户实践。当然这其间还有许多应战，例如电子表格连在后台仍是面对一些压力，可是可以告知咱们的是，咱们的立异取得了新进展，经过专利技能的打破，可以直接赋能到一线的电子表格用户。
经过不断地服务客户，咱们发现一个令人惊奇的现实，某一个客户全国大概有上万家门店，只要八九个人的 IT 团队，负责人需求每天下班之前导出数据让他们榜首时刻拿到数据做剖析，这是我国真实的现状。这就带来几个问题：
咱们期望构建共同的事务语义，可以在不同 BI 之间运用，以及中心管控整个安全，其实会带来十分好的价值。最重要的是，在这个过程中事务运用的痕迹被留了下来。往往咱们事务跟 IT 的应战是，事务很难告知你他想要什么或许怎么剖析的，他们没有办法用 IT 言语告知后端。可是假如后台转化的时分就可以经过机器学习的办法引荐给需求的人。
产品新版别会供给企业级的运维办理才能，把一切的集群办理起来，乃至可以做到多租户的办理，经过方针监控、告警等完成主动化出产运维，以满意银行、稳妥等职业严厉的 IT 合规要求。咱们有十分好的监控核算，乃至这些才能可以被敞开出来，经过 API 接口组合到客户自己的运维和管控系统里去。关于信息安全和合规，现在咱们现已拿到了 SOC 2 Type 1、ISO27001 信息安全办理系统和 ISO9001 质量办理系统。
现在，Kyligence 产品现已支撑多个公有云渠道，包含微软 Azure 、亚马逊 AWS ，本年六月份刚刚支撑了华为云，这个协作也帮咱们拿下了泰国的单子。后续还会登陆谷歌云、阿里云、腾讯云。咱们将在整个公有云的渠道上不断地投入，去支撑更多的运用场景。未来咱们也期望能确保咱们的客户在多个云的不同架构和渠道上，事务的运用办法、体会和接口都是共同的，即便你迁移到一个云渠道，上层运用不必改动。在公有云上，咱们彻底没有了 Hadoop 的依靠，只依靠了云的目标存储和核算资源，可以做到主动缩容，主动监控。
不过，咱们仍需考虑到还在运用私有云的客户，他们该怎样办？跟着企业对私有云架构的需求高涨，Kyligence 也正式推出玄武方案，加快下一代依据 Kubernetes 及散布式目标存储等架构的私有云产品落地的进程，Kyligence 将为大型企业级客户供给私有云环境运转 AI 增强数据服务与办理的才能， 现在实验室现已完成了对接和测验。
src=我很喜欢玄武方案这张图，这张图是龟和蛇的合体。为什么选这个？榜首这代表海，假如公有云在天上，那咱们想找一个地上的海。第二叫稳，玄武带来的安稳，对事务架构很重要。第三叫做长命咱们期望技能架构或许渠道对商场的影响时刻可以愈加持久，咱们也期望以此为时机，鼓舞咱们的客户、协作伙伴可以加入到咱们的共创方案中，用业界的才能一同去打造依据私有云的事务架构。
别的，我也很快乐宣告本年咱们晋级了事务协作伙伴系统 Kyligence Partner Network，联合全球的协作伙伴去构建数字生态才能，关于咱们公司的定位来说，咱们是专心在整个产品和技能的研发上，期望在这个点上做到更深、更强，跟更多的协作伙伴做更多的联合。
数据越来越多，数据越来越重要。咱们期望数据可以更好地服务人类，而不是让咱们成为它的奴隶。所以今日十分快乐跟咱们宣告 Kyligence 未来的新愿景——改动人类运用数据的习气。咱们期望用更大的才能去赋能到从一线事务人员到高层决议方案者，可以去改动整个数据的运用办法和办法。十分感谢咱们对 Kyligence 的认可和支撑，Kyligence 将持续秉持专业的情绪服务客户，也感谢各位协作伙伴参加其间，一同发明数据服务与办理的新未来。
Kyligence 由 Apache Kylin 开创团队创立，致力于打造下一代智能数据云渠道，为企业完成主动化的数据服务和办理。依据机器学习和 AI 技能，Kyligence 从多云的数据存储中辨认和办理最有价值数据，并供给高功能、高并发的数据服务以支撑各种数据剖析与运用，一同不断下降 TCO。
Kyligence 已服务我国、美国及亚太的多个银行、稳妥、制作、零售等客户，包含建设银行、浦发银行、招商银行、安全银行、宁波银行、太平洋稳妥、我国银联、上汽、一汽、安踏、YUM、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企业和职业领导者。公司现已过 ISO9001，ISO27001 及 SOC2 Type1 等各项认证及审计，并在全球范围内具有很多生态协作伙伴。
Kyligence 获得了来自红点、思科、宽带本钱、顺为本钱、斯道本钱（富达世界自有出资组织）、Coatue Management、浦银世界、中金本钱旗下基金、歌斐财物、国方本钱、ASG、宏兆基金、浦信本钱等出资组织的多轮出资。现在公司现已在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设办事组织。
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