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高效、低成本的云上数据分析，来 Azure Global Marketplace

百家作者：微软科技 2020-12-19 19:35:52

（本文阅读时间：4分钟）

近日, Kyligence 下一代云原生数据管理和分析产品 Kyligence Cloud 3 通过微软 Azure 严格的安全合规审核，成功登陆 Azure Global Marketplace。随着本次发布，Azure 用户可以在其 Global Marketplace 一键部署 Kyligence Cloud 3，以更加简化、更加高效、更节省 TCO 的方式管理和分析云上数据。

本次发布的 Kyligence Cloud 3 引入了崭新的云原生架构，不依赖 Hadoop，性能和体验升级，进一步为分析师、数据工程师、运维人员简化数据管理和分析工作。

您的团队是否正面临如下挑战？

数据爆炸式增长，现有数据平台设施难以扩容，难以支撑日益增长的业务分析需要。

数据开发需要投入大量的人力，但人力投入难以随业务增长而同步增长。

现有系统只能提供固定式报表分析，无法对业务提供自助式分析服务。

数据湖上数据繁多、口径不一，希望架构统一数据服务层向业务应用屏蔽技术细节。

在本地使用 Apache Kylin，希望迁移上云以简化架构和运维。

Kyligence Cloud

简化云上数据管理和分析

Kyligence Cloud 是基于 Apache Kylin 的云上数据管理和分析服务，利用云原生计算和存储，帮助企业在任意数据湖上快速、高效构建数据分析和探索类应用。Kyligence Cloud 助力数据分析师与业务用户快速发现数据湖海量数据中的业务价值、驱动商业决策，并通过全托管的能力简化大数据平台的云上运维，利用云原生的敏捷架构保证资源利用率的最大化、节省云资源成本。

亮点功能介绍

统一语义层：在数据湖上实现统一的数据模型定义和 SQL 查询服务，消除数据孤岛。

AI 增强引擎：基于查询历史智能推荐优化索引，极简化人工调优和数据开发，即可实现高并发、高性能的数据分析服务。

云原生架构：与 Azure 深度集成，轻松接入云端数据，弹性架构按需伸缩。

统一语义层，在数据湖上消除数据孤岛

在实际的应用中，因为数据湖中的数据过于原始、缺少业务含义，数据分析师和业务人员往往无法直接使用。通过使用统一语义层，用户可以定义多维数据模型，把底层数据湖的表、列等技术语言转换为业务友好的维度、度量等数据资产，对外提供标准的 SQL 和 MDX 查询接口，让数据分析师和业务人员可以使用最喜欢的 BI 工具（如 Excel/Power BI/Tableau 等）直连进行数据分析，开展业务决策。

▲ 统一定义和管理多维数据模型

▲ 同步数据模型到 Excel 进行交互式分析

▲ 内置 Kyligence Insight 进行可视化分析（演示为漏斗图）

AI 增强引擎，自动化的高并发数据服务

在 Apache Kylin 中，通过空间换时间的思路，对数据进行预计算，可以显著提高运行时的查询性能。

在此基础上，Kyligence Cloud 通过提供 AI 增强引擎，实现更加智能的调优能力。通过算法从查询历史中总结查询模式，自动生成优化建议以提高关键分析场景的查询体验，极大节省了模型运维和性能调优的复杂度和人力投入。值得注意的是，预计算是通过存储替换网络和计算，而在云上存储成本比网络和计算便宜得多。

▲ AI 增强引擎智能优化关键分析场景

云原生架构，与 Azure 无缝集成

在实际应用中，数据分析的负载通常是动态的，例如工作时间查询负载较高、夜晚时间数据处理负载较高。

Kyligence Cloud 通过实现读写分离架构，可以分别针对查询负载、数据处理负载分别按需伸缩计算资源；并通过计算存储分离的方式，把数据持久化在成本友好的对象存储上。此外，Kyligence Cloud 可直接接入 Azure Data Lake Storage、Blob Storage、Synapse 等数据源中的数据，极易与现有架构融合。