APN 合作伙伴案例：Kyligence 跬智信息

“我们与AWS的合作为客户的数据湖平台提供更多的价值，AWS可以让用户存储无限大小、多种类型的数据，而无需担心繁琐的基础设施运维工作，Kyligence Cloud提供了针对业务人员优化的数据建模界面和自助式的分析体验，降低了大数据的使用门槛，即使一线业务人员也能够快速的从数据湖的海量数据中发现业务的价值，来驱动客户做出更加准确的商业决策。”

刘一鸣 Kyligence 副总裁

Kyligence（上海跬智信息技术有限公司）由 Apache Kylin 核心团队创立，公司的使命是以自动化数据管理、发现、交互及洞察来为客户提升生产效率，它提供一个基于 Apache Kylin 的 AI 增强的数据管理和分析平台，帮助分析师和数据工程师轻松从本地到多云架构上构建受控的数据服务。公司以双总部运营，中国总部位于上海，美国总部位于美国加利福尼亚硅谷圣何塞。

数字化转型为各个行业带来了新的发展机遇。零售、制造、车联网等行业已经成为数字化转型的先锋，这些行业中的企业正在借助数据的力量，对用户进行画像，对数字资产进行盘活，实现更加精准的营销与业务运营，更有效率的实现新老用户互动，售前售后服务关怀和精细化产品运营。数据，已经从传统的积累转化为驱动领导和业务决策的重要因素。

“释放数据的潜能，让大数据转化为生产力”这一愿景对大多数的企业来说仍然只是一个梦想。这是由于大数据产业依然有着较高的技术门槛。数据科学家、大数据工程师多数选择在互联网企业就业，因此传统的零售、制造行业很难找到大数据的核心人才。并且大数据离不开IT基础设施所提供的海量存储和计算资源，庞大的IT支出和复杂的大数据环境配置、数据算法、操作、复杂的数据挖掘流程已经成为影响行业客户采用大数据方案的障碍。为了帮助行业客户更好的拥抱大数据，创造大数据价值，Kyligence（上海跬智信息技术有限公司)提供了基于 Apache Kylin 的 AI 增强的数据管理和分析平台，帮助企业客户轻松的构建受控的数据服务，并让普通的业务人员和企业管理者也能够从数据中发现所需的洞察力。

Kyligence的创始团队来自于Apache Kylin核心贡献者，Apache Kylin是由中国工程师主导的Apache软件基金会项目，提供支持海量数据规模的分布式OLAP（多维分析）查询引擎，与Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Kafka等共同组成了丰富的Apache大数据生态圈。为了进一步降低用户使用大数据的门槛，Kyligence决定以云服务的方式来交付云上大数据洞察服务，这一服务将以 Apache Kylin 为核心，支持托管在线联机分析 (OLAP) 服务，提供更加丰富的企业级能力，快速安装部署，利用云原生的计算和存储资源，在AWS数据湖上构建快速、弹性、成本优化的创新大数据分析应用，在 PB 级数据集上提供亚秒级查询响应和互联网级的高并发访问，实现大数据场景下的自助式分析场景，助力数据分析师与业务用户快速发现海量数据中的业务价值，驱动商业决策。而作为一家技术初创型的企业，要打造这样一个云平台，Kyligence就需要与业内的云服务提供商一同合作，将自身的技术与云服务提供商的基础设施结合，共同推出面向客户的服务。

在构建Kyligence Cloud服务的过程中，Kyligence根据自身的特点和未来大数据平台的目标客户群与应用场景等多方面因素对主流的云服务提供商进行了细致的评估。最终选择了采用Amazon Web Services部署Kyligence Cloud企业级大数据湖服务，并加入AWS云创计划和AWS合作伙伴网络（APN），在AWS丰富资源的支持下更快速的发展业务。之所以做出这样的选择，Kyligence认为AWS在以下几方面具有突出的优势：

• 成熟的品牌与全球基础设施
  
  AWS是较早涉足云计算市场的品牌，经过十余年的发展已经非常成熟。AWS丰富的客户与行业经验可以为Kyligence提供有价值的参考，让Kyligence能够依托APN合作伙伴的身份更快速的开展业务。并且AWS也拥有广泛、可靠且安全的全球云基础设施。这些遍布全球的基础设施能够为Kyligence的全球化发展提供合规的云服务支撑，使得Kyligence Cloud数据湖产品未来可以持续的在计算能力与地域上进行扩展。
  
  
• 丰富的技术与云服务体系
  
  AWS提供了丰富的托管服务非常适合于在云端构建大数据、流处理与分析等场景，并且这些托管服务与开源社区的技术架构具有技术上的一致性，研发团队来说可以基于已有的经验快速的学习与部署。“Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)提供了统一的数据存储平台，并且可以与Amazon EMR的托管Hadoop框架结合，配合Amazon Kinesis数据流处理，与Redshift数据源对接，Kyligence提供数据建模和多维分析接口，我们能够提供一整套完整的大数据湖应用解决方案。这对于研发团队来说是非常方便的。”Kyligence副总裁刘一鸣说。
  
  
• 对初创企业可提供全方位的资源与支持
  
  “在对云服务提供商的考察过程中，我们发现全球的初创公司都在使用AWS的服务，在助力初创公司发展方面，AWS投入了非常多的资源，包括低成本且易于使用的基础设施，能帮助我们快速的扩展和发展业务。”Kyligence副总裁刘一鸣说，“AWS云创计划也提供我们很多帮助，自从我们加入云创计划之后，云创计划提供的资源让我们能够以更低的成本使用AWS来发展我们的业务，我们能够与多个AWS的部门和专家建立联系，获得技术、培训、架构优化等多方面的支持，让我们的开发时间从计划的6个月缩短至3个月，大幅缩短了产品的上市周期。同时，AWS也协助我们融资、介绍业务合作机会、提供在AWS市场活动上演讲的机会等等。”

目前，已有众多的客户在采用Kyligence部署在AWS上的Kyligence Cloud来实现对数据的分析和使用。知名食品企业欣和借助Kyligence Cloud构建的大数据湖平台打破了各大系统之间的信息壁垒，帮助业务团队和决策团队更快速的识别战略机遇，用战略追踪仪表盘确保跨部门的层及合作，实现共同的业务目标。
 

未来，Kyligence将依托自身在上海与硅谷圣何塞双总部运营的优势，依托AWS中国及全球云应用市场的良好合作基础，继续与AWS合作创新，在大数据解决方案的全球市场开拓的道路上与AWS并肩同行，让数据发挥更多的价值，让客户更好的利用数据实现成功。 

通过加入AWS合作伙伴网络（APN）并携手 AWS 打造智能一站式企业级数据湖解决方案 Kyligence Cloud，Kyligence为自身与客户带来了多方面的收益，这些收益包括：

首先，企业客户可以通过 AWS 云应用市场对Kyligence Cloud进行选购并安装部署，以简单、快捷的方式构建基于Apache Kylin的企业级数据湖方案，轻松的实现释放大数据生产力的愿景。“我们与AWS的合作能够为用户的数据湖平台提供更多的价值，AWS的基础设施可以让用户存储无限大小、多种类型的数据，而无需担心繁琐的基础设施运维工作，”Kyligence副总裁刘一鸣谈到，“我们所提供的Kyligence Cloud提供了针对业务人员优化的数据建模界面和自助式分析使用体验，降低了大数据的使用门槛，即使一线业务人员也能够快速的从数据湖的海量数据中发现业务的价值，来驱动客户做出更加准确的商业决策。”

其次是帮助客户大幅降低大数据分析集群的总体成本。在Kyligence Cloud on AWS的解决方案中，技术团队为了让客户更加高效的高效利用云上计算资源，在Kyligence Cloud中提供了对于AWS Spot实例的支持。“通过这种方式，企业用户能够对任务节点启用Spot实例， Kyligence Cloud会以按需实例价格去请求Spot实例，因此客户的支付成本不会高于使用按需实例的成本，让我们的企业用户可以充分发挥AWS的优势，实现总体拥有成本的优化”Kyligence副总裁刘一鸣说。

不仅如此，对于Kyligence来说，APN合作伙伴的身份以及Kyligence Cloud与AWS技术的深度集成也让Kyligence可以在云上更好的运营数据湖服务。“我们严格的遵从AWS的最佳实践建议，采用IAM安全的管理各项服务和资源的访问，在多租户场景中为客户提供安全可信的隔离。”Kyligence副总裁刘一鸣说，“我们还能够借助AWS的SLA保障与自动化的运维流程来提升服务的可用性，更有信心的为客户提供安全、可靠的云端数据服务。”