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

业界 作者:微软科技 2020-12-19 20:29:27 阅读:109

(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。

▲ 与 Azure 生态深度集成

来试试!!!


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