国内数据仓库公司速览——Kyligence

Posted 2021-04-24 供应链金融运营管理

1.     公司简介

Kyligence于2016年初在上海成立，其目标是构建基于Hadoop的数据仓库及OLAP产品。公司由首个来自中国的 Apache 软件基金会顶级开源项目 Apache Kylin 核心团队组建，是专注于大数据分析领域创新的数据科技公司。Kyligence 提供基于 Apache Kylin 的企业级智能大数据分析产品 Kyligence Enterprise及云计算产品Kyligence Cloud。

2.     市场痛点

随着Hadoop为代表的大数据技术的普及，越来越多的数据被收集、存储起来，并进一步进行各种处理以满足不同的业务分析需求。业界的实践证明，分布式大数据平台可以有效的进行各种批量处理、数据加工甚至挖掘等，为“机器”使用和处理大量数据带来了前所未有的便利和能力。

但大数据的飞速发展并没有为传统的数据分析师带来更多的好处。其原因在于Hadoop等大数据平台能很好的满足批量数据处理需求但缺很难让“人”以“交互式”的方式在超大规模数据集上进行各种不同维度的快速分析，特别是Hive等最终将SQL查询翻译成MapReduce的方式无法让用户在秒级时间内获得他们所需要的结果，而且很多分析师不得不使用Shell终端等方式访问和运行相关脚本，远远超越了对一个分析师、BI人员的要求。

同时，由于处理时间和方式的差异，很难在短时间内获得分析结果，从而加大了企业内大数据分析平台及应用在推行上的难度。

此外，高端大规模并行处理 (MPP)数据仓库往往都以软硬一体机的形式提供，除了价格昂贵，没有开源以外，将大量数据从Hadoop等平台再次拷贝到这类平台上也带来了极大的工作量和额外存储成本，而业界越来越流行将数据保存在一个平台上，而将“计算”送往“数据”，以降低总体拥有成本。   

3.     产品介绍

7月5日，Kyligence融资暨新产品发布会在上海中心大厦举行。Kyligence 团队宣布正式发布下一代企业级数据仓库产品与解决方案Kyligence Enterprise v3.0，及云端一站式大数据分析解决方案KyligenceCloud v2.0，思路是通过机器学习等增强数据仓库分析技术。新版解决方案革命性地实现了自动建模功能，并将在查询提速15倍的同时节省50%存储空间。

新版KyligenceEnterprise引入了大量的机器学习技术，如自动建模技术可基于分析师的历史查询行为及学习记录，智能化地推荐数据建模，自动化地调优性能，且推荐和加速相关业务分析场景。同时，该产品还支持在企业的本地集群和云端部署在线数据分析服务，满足了企业的全场景分析需求。在产品架构上，新版Kyligence Enterprise 采用了高性能的融合架构，实现了关键业务的亚秒级查询延迟，也支持海量数据的自主探索；数据源可对接分布式平台Hadoop的多重数据引擎，也可以对接传统的RDBMS；数据种类上，既可以对接实时数据流，也可以进行批处理。

作为Kyligence云计算的核心产品，Kyligence Cloud 实现了云上对PB级数据的交互式分析与关键业务查询的亚秒级响应，为用户提供了简单、无缝的集成体验。此次发布的Kyligence Cloudv2.0集成了KyligenceEnterprisev3.0大数据分析引擎，用户可以在统一的用户界面上实现集群部署、数据接入、数据建模和查询分析。同时，Kyligence Cloud v2.0还支持公有云更安全的访问授权方式，如AWS IAMRole，在最大安全性下充分利用客户云账户的计算资源。

4.     产品优势

Kyligence是在大数据平台和展现层之间的数据集市／OLAP层。底层数据源来自Hive、SparkSQL、Kafka等，上层展现层则是像Tableau这类BI产品。现如今，Kyligence在底层还支持了传统的数据仓，像Greenplum、Teradata等，以及创业公司产品，像偶数等。

Tableau也可以直接链接底层数据仓，之所以还存在一个中间层，有几点好处：

①传统Greenplum、Teradata等数据仓在面对百亿规模的数据时，处理分析会变的缓慢。而Kyligence是基于大数据的分布式架构，相当于企业原来导入进Greenplum的数据，现在可以导入Kyligence平台进行分析。

②Kyligence是一个统一的分析访问层，上层Tableau之类不需要一一对接不同的底层数据仓，直接对接Kyligence就可以，一种标准的SQL语言。其实也可以理解为外界所说的“数据中台”概念。

③Kyligence可以将企业各种业务分析模型通过Cube的形式进行组织和整理，通过机器学习和算法，将常用的操作进行预处理，企业在分析请求时可以直接得到分析结果。

5.    目标客户

Kyligence目前主要应用在金融、零售、制造、电信等行业。客户新业务使用Kyligence的同时，旧业务架构也在向Kyligence迁移。Kyligence目前有100多人。已服务的客户包括国泰君安、华为、联通、OPPO、上汽集团、太平洋保险集团、中国银联等，并且还有多个来自美国的客户。平均客单价在百万元级别。

6.    融资情况

2018年7月5日，Kyligence宣布已完成由斯道资本（富达国际有限公司“Fidelity International Limited” 自有投资机构）领投，原有股东红点中国、思科、宽带资本、顺为资本跟投的1500万美元B轮融资。此前，公司于2016年4月获得数百万美元的天使轮投资，由红点中国投资；之后于2017年4月完成800万美元A轮融资，由宽带资本与顺为资本领投，红点中国继续跟投。