如下图所示，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。
当然，这种“预处理机制”一定会占用企业的存储空间，因为“本质上就是用空间换时间的过程”，Kyligence创始人兼CEO韩卿表示，“我们也做的大量技术研发。假设原始数据有100T，现在只需要多20%－30%的空间，也就是20-30T的空间，就可以做到90%的场景都能提速。查询动作可以实现亚秒级延迟。当变成只读系统后，并发就会提高，分析时不用从头扫描、处理数据，直接读取预计算的结果就可以。”
至于不同的业务模型，企业之前使用Greenplum时就已经存在，现在Kyligence可以通过历史分析，进行自动化迁移。
据悉，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。“所以既有增量市场，也有存量市场，”韩卿表示。
产品上，Kyligence最新发布了Kyligence Enterprise v3.0及Kyligence Cloud v2.0，思路是通过机器学习等增强数据仓库分析技术。“对比上一代查询引擎，新版Kyligence Enterprise 可实现查询提速15倍的同时节省50%存储空间。”Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬告知。
值得强调的是，Kyligence创始团队成员来自eBay，IBM，微软，摩根斯坦利，SMG等著名互联网及数据公司，包括多位Apache Kylin™的核心贡献者，并活跃于各个开源社区，Apache Kylin是第一个由中国团队完整贡献到ASF(Apache 软件基金会)的顶级项目。
据了解，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。
本轮融资后，Kyligence将加大产品研发，拓展销售市场，以及增加社区投入，同时开拓美国、欧洲等国际市场。
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Google翻訳などのAIを使い、編集者が補正した文章です。
今日、Kyligenceは斯道资本（富达国际有限公司”Fidelity International Limited”が所有する投資機関）による融資を筆頭に、既存の株主である红点中国、思科、宽带资本など有し、順調に資本と1500万USドルのＢラウンド融資を獲得したことを発表したのだ。以前、Kyligenceは2016年4月に红点中国による数百万USドルのエンジェル融資を獲得し、その後、2017年4月には宽带资本による 800万USドルのＡラウンド融資と一緒に、红点中国は引き続き投資したのだ。
Kyligenceは、HadoopのデータベースとOLAP製品を目標に、2016年初頭に上海で設立された。
次の図に示すように、Kyligenceはビッグデータプラットフォームとディスプレー層の間のデータマート/ OLAP層に位置する。下部のデータソースは、Hive、SparkSQL、Kafkaなどから提供される。上部のディスプレー層は、TableauのようなBI製品だ。現在、Kyligenceは、Greenplum、Teradataなどの従来のデータベースと、”偶数”などのスタートアップ製品もサポートしている。
Tableauは、基礎となるデータベースと直接リンクすることもできるが、中間層があることで、いくつかの利点がある。
1.従来のGreenplum、Teradataなどのデータウェアハウスは、数千億データを処理分析する際、処理速度が遅くなる。Kyligenceはビッグデータに基づいた分布式構造で、当初企業がGreenplumにインポートしたデータに相当し、現在Kyligenceプラットフォームで分析ができる。
2.Kyligenceは統一された分析アクセス層で、上部のTableauなどは、下部の異なるデータベースへのアクセスが必要なく、標準のSQL言語であるKyligenceに直接接続するだけでいい。実際、それはまた、「データのプラットフォーム」という概念として理解することもできる。
3.Kyligenceは様々なビジネス分析モデルを、Cubeの形式を通して組織、整理することが可能だ。一般的な操作をAIと計算方法によって事前に処理し、企業がデータ分析を要求して来た時に、すぐに分析結果が得られるのだ。
もちろん、この「前処理工程」は、一定の空データを必要とする。なぜなら「本質的に一定の空きデータを用いて、時間のプロセスに変える」からだ。Kyligenceの創設者兼最高経営責任者（CEO）の韩氏は、”我々は多くの技術開発もしている。仮に、元データが100Tだったとすると、現在は20％-30％のスペース、つまり20-30Tのスペースで、90％のシーンがスピードアップできる。検索動作は1秒未満の遅延を実現できるのだ。システム使用後は、並行性が向上し、データ分析の際、最初からデータをスキャンする必要はなく、あらかじめ計算した結果を直接読み取るだけでいいのだ。”と語った。
異なるビジネスモデルに対しても、企業が以前Greenplumを使用していた時の過去のデータ分析も、今のKyligenceは自動的にやってしまうのだ。
現在、Kyligenceは主に金融、小売、製造、電気通信およびその他の業界で使用されていて、顧客の新しいビジネスでKyligenceを使用する一方で、以前のビジネスデータ移行もKyligenceに委託できるのだ。 それで「増加していくマーケットと既存のマーケットの両方がある」と韩卿氏は述べた。
Kyligenceは最近、AIや強化されたデータベースの分析技術を搭載したKyligence Enterprise v3.0とKyligence Cloud v2.0を発売した。 「以前の検索エンジンと比べると、新しいKyligence Enterpriseの検索速度は15倍と速くなるのと同時に、50％ストレージ容量の節約が可能になった。」とKyligenceの共同創設者兼CTO李扬氏は語った。
強調して言えることは、Kyligenceの設立チームのメンバーはeBay、IBM、マイクロソフト、モルガン・スタンレー、SMGデータなど有名なインターネット及びデータ会社をはじめ、Apache Kylin™ の主要貢献者など、さまざまなオープンソース・コミュニティにおいて、活躍した人たちで、Apache Kylin™は中国チームで初めて、ASF（Apache Software Foundation）のトップレベルのプロジェクトに貢献した会社だ。
Kyligenceには現在100人以上の従業員がいることが分かっている。 顧客には、Guotai Junan、Huawei、China Unicom、OPPO、SAIC、Pacific Insurance Group、China UnionPayなどがあり、米国の顧客も多い。 顧客単価の平均は100万元級である。
今回の資金調達後、Kyligenceは米国と欧州などの国際マーケットを開拓しながら、製品の研究開発を増やし、販売市場を拡大し、コミュニティ投資を拡大することだろう。
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