扭转从来不是简略的事件，但 Kyligence 决定试一试。
在 7 月 30 日举办的 Data & Cloud Summit 2021 行业峰会上，Kyligence 联结创始人兼 CEO 韩卿发表了 Kyligence 的全新愿景——“扭转人类应用数据的习惯”。他示意，面向未来的企业级数据服务与治理平台要让数据找到须要的人，而不再是人去找数据，通过人工智能、语音交互、智能举荐、常识图谱等各种新技术和新架构，进一步让数据为人服务。
此外，Kyligence 发表了 全新的“智能数据云 ” 策略，将基于人工智能、云原生等技术构建下一代 AI 加强的数据服务与治理产品；并公布了最新产品 Kyligence v4.5，旨在通过更弱小、更高效、更便捷的数据智能平台，赋能企业数字化转型。
智能 + 数据 + 云，Kyligence 策略全面降级
数据仓库技术诞生数十年。但在云时代下，相干的行业假如曾经扭转。Kyligence 联结创始人兼 CEO 韩卿从以下几点进行了具体论述：
1. 数据的管理模式从集中式到分布式的扭转；
2. 数据的应用对象从多数的决策者和专家，到一线业务人员和一般工作者的转变；
3. 数据的生产形式从已知问题找答案，到通过智能举荐等性能来提供对未知问题的事后洞察。
适应变动能力驾驭变动。
面对海量数据、多个云平台、繁冗的数据源、技术间的整合和平台间的集成带来的难度，企业应如何做好数据管理和剖析？如何寻找有价值的数据？
Kyligence 正式发表策略全面降级 —— 致力于为企业客户打造“智能数据云”(Intelligent Data Cloud) 平台：在做强剖析能力的根底上加强数据管理能力，以人工智能进一步代替人工工作，以云原生进一步代替基于 Hadoop 的基础架构，让数据服务与治理施展核心作用，帮忙企业智能治理最有价值数据，反对企业全面数字化转型。
“智能数据云，不仅是 Kyligence 近些年在寰球市场的业务实际，同时也是对云原生时代下技术发展趋势的思考和总结”，韩卿介绍道，“数据仓库在云时代的改革才刚刚开始，新的技术架构、新的应用形式、新的老本构造都将粗浅扭转这个行业。将来人类应用数据，该当和明天应用云计算一样简略、不便，只需关注数据自身，而无需关注到底在哪个平台上，真正实现数据的随取随用。”
目前 Kyligence 曾经反对微软 Azure，亚马逊 AWS 及华为云平台，并在踊跃布局其余私有云平台。此外，随着企业对公有云架构的需要低落，Kyligence 正式推出玄武打算，减速下一代基于 Kubernetes 及分布式对象存储等架构的公有云产品落地的过程，Kyligence 将为大型企业级客户提供公有云环境运行 AI 加强数据服务与治理的能力，并心愿更多的合作伙伴退出，联结共建。
此外，Kyligence 还发表了 Kyligence Partner Network 合作伙伴打算，该打算将从培训认证、资源反对、推广单干等方面赋能合作伙伴，独特携手为寰球客户带来更优质的服务。
Kyligence 全新版本公布：全场景 OLAP 和 AI 是重点
Kyligence 公布新版本 v4.5，这一版本围绕全场景 OLAP 主题，交融各种技术创新和冲破，通过借助机器学习和人工智能技术，为用户提供简略易用、高性能、高并发的 AI 加强数据服务与治理平台，晋升数据工程的效率。
Kyligence 4.5 版本具备以下次要个性：
Apache Kylin 和 ClickHouse 的有机交融
交融 Apache Kylin 和 ClickHouse 的技术劣势，是 Kyligence 最新版本中全场景 OLAP 的外围，通过 Kyligence 智能分层存储（Smart Tiered Storage™️）技术，将 ClickHouse 有机交融在 Kyligence 产品的基座中，在原有聚合剖析的高性能之上，更无效晋升了明细剖析、Ad-Hoc 查问等场景的性能和劣势。Kyligence 可能为用户提供全面的 OLAP 服务能力，甚至进一步提供对 ClickHouse 的商业化反对。该性能同时在企业版（Kyligence Enterprise）和私有云版本（Kyligence Cloud）中提供。
批流一体
Kyligence 新版本正式反对批流一体能力，进一步扩宽了全场景 OLAP 的能力，仅通过一个数据模型、一个 SQL 语句，就能同时接入批数据和流数据，对数据利用提供对立的查问接口，助力企业极简化数据利用架构，应用同一个零碎和架构来同时满足不同需要，以更快地响应业务敏捷性。
AI 加强引擎
基于 AI 加强引擎，Kyligence 可能依据业务剖析行为主动举荐数据模型，帮忙企业从海量的剖析负载中辨认和积淀数据资产，并依据业务变动智能更新模型，实现自动化构建和治理。除此之外，AI 加强引擎还可能主动清理低效存储，一直优化 TCO。
企业级运维治理
与此同时，新版本通过欠缺的企业级运维管理体系，帮忙企业实现多租户部署与治理，通过指标监控、告警等实现自动化生产运维，以满足银行、保险等行业严格的 IT 合规要求。
反对多个云平台
Kyligence 现已反对微软云 Azure、亚马逊云 AWS、华为云等私有云平台。随着云原生技术的一直成熟，以及企业对公有云架构的需要低落，Kyligence 将进一步减速云原生布局的步调，充分发挥已有的技术积攒，赋能企业减速实现数据上云。
想扭转人类应用数据的习惯，Kyligence 的底气在哪里？
策略降级和新愿景离不开实力的撑持，而 Kyligence 的底气离不开“开源”。
Kyligence 由 Apache Kylin（当先的开源分布式 OLAP 剖析引擎）外围团队创建，而 Apache Kylin（麒麟）正是首个由中国人主导的阿帕奇开源我的项目。
2014 年 10 月，Apache Kylin 开源，当年 11 月成为 Apache 孵化器我的项目。一年后，Apache 基金会批准 Apache Kylin 正式毕业成为 Apache 顶级我的项目，Kylin 我的项目取得高度认可。
2016 年 3 月，Kylin 外围团队创建了 Kyligence 公司。在公司成立之初，Kyligence 联结创始人兼 CEO 韩卿如此解释成立商业公司的初衷：
咱们发现行业内须要这样一个能很好解决问题的解决方案，有十分多的用户在寻求这样的商业反对，而且咱们也看好大数据在中国的将来。另一方面，每个胜利的开源我的项目背地都会有一个守业公司去推动，因为守业公司会更加灵便，能更好的把事件做起来。另外，咱们也心愿在整个大数据行业外面，有这样一家专门做底层技术的守业公司可能在行业内做些冲破，做点事件。这些是咱们创建 Kyligence 的初衷。
Kyligence 利用 OLAP 对大数据的改革力量，基于 Apache Kylin，为公有云、私有云以及混合云提供了一套企业级的大数据分析解决方案。
然而，想要进一步晋升数据应用效率，适应人工智能时代的技术发展趋势，Kyligence 还须要其余反对，比方新一代开源数据与 AI 解决语言 MLSQL。往年 3 月，MLSQL 作者祝海林退出 Kyligence，试图构建一站式数据分析与 AI 平台。
MLSQL 是规范的大数据 / 机器学习语言。在应用层面，MLSQL 能够实现 通过一种语言解决 Data+AI 两方面的问题，将 Data+AI 整个 pipeline 买通 ；在底层层面，MLSQL 防止过于简单的零碎，抉择在引擎层面进行对立。
MLSQL 作者祝海林示意，一个语言、一个引擎，再加一个存储，曾经足够。这三个组件实践上能够解决大部分问题，且保护老本极低，应用门槛低，例如很多产品和经营能够间接应用 MLSQL，略微有点 SQL 的常识就可能齐全把握。
那么，MLSQL 可能在哪些方面与 Apache Kylin 联合，助力 Kyligence 的产品与服务呢？
祝海林示意，大数据由 BI、AI、ETL（批流）和 Ad-Hoc 查问几局部组成，麒麟很好地笼罩了 BI + 局部数据处理，也就是 Ad-Hoc 查问，但它目前在 AI 和比拟灵便的 ETL 方面没有笼罩地十分好。而 MLSQL 在 ETL 和 AI 畛域这一块比拟强，因此起到了一个很好的补充作用。将麒麟和 MLSQL 联合起来，就能笼罩残缺的大数据畛域和 AI 畛域的场景。目前，Kylin 和 MLSQL 曾经在开源层面做了一些联合：把 MLSQL 作为麒麟的前置，容许用户把各种数据源外面的数据汇总到 hive 里，而后应用麒麟进行减速查问，这样用户就领有了一揽子解决方案。
Kylin 极致谋求机器的性能，可实现高达万亿行数据的毫秒级到亚秒级查问提早，且反对很高的并发。MLSQL 始终以来的做法是升高使用者的门槛，让更多的人应用数据，利用数据的价值。这样两个开源我的项目的强强联合，会对工作效率、数据处理形式带来哪些影响？咱们刮目相待。