近日，园区企业上海跬智信息技术有限公司（以下简称“Kyligence”）融资暨新产品发布会在上海中心大厦举行，主题为“大数据赋能，智能创未来”。Kyligence本轮共获得总金额1500万美元的融资。

目前，还不满三岁的Kyligence凭借自身的技术实力已经赢得了海内外多家金融、保险、证券、电信、制造、零售、广告等企业级客户，包括：华为、中国联通、OPPO、上汽集团、太平洋保险集团、中国银联、国泰君安、欣和等行业领导者。

而李杨作为kyligence CTO，见证了这一切的发生。

kyligence CTO 李扬

2014年，任职摩根士丹利副总裁的李扬为了开源Apache Kylin这个项目加入了 eBay，当时，Apache Kylin还只是Kylin，李扬认为Kylin是国内少有的，能够在技术上面有突破的案例。

彼时，Kylin在eBay内部刚刚立项，李扬对此产生了浓厚的兴趣。随后在eBay两年，李扬见证了Kylin从一个内部的中国人自己做的项目，慢慢变成了一个世界级的开源平台。同时，也结识了Kyligence联合创始人兼CEO韩卿。

2016年，鉴于对Apache Kylin项目的认可以及想做点不一样事情的心境，韩卿、李扬等人牵头创立了Kyligence，成立伊始即获得来自硅谷老牌风投红点中国领投，思科跟投的天使轮融资，并于2017年初完成了由宽带资本和顺为资本领投的A轮融资。

Kyligence的技术优势：预计算

Kyligence CTO 李扬在接受采访时说，“技术是一个企业能站起来的关键。”

Kyligence的成功多半要归功于对技术的用心。大数据领域涉及到很多技术，包括并行计算、列式存储、内存加速、代码生成等，李扬称这些技术为“通用技术”。在李扬看来，十个大数据产品，可能有九个半都会用到这些技术，Kylin技术也不例外。“但除了通用技术，Kylin还有自己的特色，它有一个预计算技术。”李扬说道。

没有预处理，如果等100亿条记录来了再开始计算，速度肯定快不起来。“所以 Kyligence要做的是能根据用户的历史查询习惯和记录，预测用户会发什么查询过来，然后做预先的计算。比如，有100亿条记录需要计算，而我已经做了很多预计算。当场可能只需要计算原来1%的计算量。”李扬解释道。

虽然预计算技术是Kylin的主要优势，但李扬不否认这项技术有被追赶上的可能性，“在信息这么通畅的今天，我相信没有技术公司敢说我站在一个别人永远都追不上的位置，我们也是一样。”

但对于技术的门槛，李扬非常有信心，他认为预计算技术存在比较有挑战性的门槛。“第一个门槛是预判技术，我们能够根据过去的查询准确预测出未来的查询是什么样子。另外一个是能够很好地抽象一个预计算模型。预算模型可以理解为查询是千变万化的。经过一层解析、拆解之后，我会发掘20条不一样的查询里存在一个核心，这个核心我们叫做查询模式，它是重复的。根据这个查询模式我就可以来做预计算，但这个核心提炼是一个很高的技术难点。”

每一次的技术革新，都是人力释放的变革

发布会上，Kyligence还发布了以Apache Kylin技术为核心的下一代大数据智能分析产品——Kyligence Enterprise v3.0及Kyligence Clould v2.0，通过机器学习等增强数据仓库分析技术，进一步赋能企业释放大数据生产力。李扬在采访中详细介绍了这两款新产品的性能和特性。

Kyligence Enterprise v3.0

预计算的优势就在Kyligence Enterprise v3.0的性能提升上发挥了作用。在 Kyligence提供的测评报告中显示，Kyligence Enterprise v3.0比目前在市场最流行的开源大数据分析平台SparkSQL平均快15倍左右。

李扬认为，速度虽然是一个很抽象的技术概念，但它很容易在一个商业的环境里体现出价值。这是Kyligence Enterprise v3.0的第一个特性。

Kyligence Enterprise v3.0的第二个特性是存储成本的节省。Kyligence研发出了一种新的存储和索引的结构，它的存储的效率可以比以前高一倍。对于客户而言，这个特性最直观的益处就是节省成本。

第三个特性是融合。技术是一个统一的分析入口，它能够对接各式各样企业内部的一个数据源，它的结构下图所示。“它像一只章鱼一样，连接着企业里边原有的各种数据，解决了统一分析的问题。”李扬说到。

第四个特性是智能。它能够去预测将来的查询是什么。“所以在这一代的系统里，我们把智能的理念和展望变成了现实。在新一代的产品里，用户可以输入一些历史的查询，系统会自动从中学习出历史查询里边的查询模式，以及提炼出预计算模型。有了这两个东西，我们就可以很好地预测将来的查询，以及我需要去做怎么样的预计算。”

另外一个产品Kyligence Clould v2.0是Kyligence Enterprise v3.0在云上的能力的服务体现。他除了具备Kyligence Enterprise v3.0的四个技术功能特点以外，那还有一些云上的特性。

第一个是唾手可得的大数据分析能力，用户只需要一两千块人民币就能够很快的在云上获得二三十台机器，能够很快地去试验领先的大数据分析能力。

第二个是按需来调节成本的能力，叫做按需付费。云上可以减少资源浪费，系统会自动地按照使用的情况来伸缩虚拟机的资源，而用户只需要为它用到的部分来付费。

最后一个云上的一个特性是数据的安全性。很多用户会担心安全泄露问题。“我们会确保这些数据使用最高的可靠性在云端存储，它会按照用户的账户来隔离，确保只有用户自己能看到和访问这些数据。同时，Kyligence Clould v2.0会自动在云端做数据的很多拷贝副本，确保无论在何时何地，不管机房断电还是走火，用户的数据一定都是安全、可靠、可用。”

加大关键技术的研发投入

Kyligence Enterprise v3.0已经取得了比Spark SQL平均快15倍左右的好成绩，李扬却表示：“我自己心里还是希望能够快100倍，我们也在朝着这个方向努力。”

李扬认为，预计算技术是Kyligence的领先优势，后续Kyligence关键技术的发力点也是围绕着预计算。要做到快一百倍，一方面需要释放更多预计算的力量，要提出更多的查询模式，做更充分的计算。另一方面要更加智能，Kyligence现在这一代产品还是有一些半自动的感觉在里面，还需要人工来干预。“半自动化说明技术还在一个初期阶段。朝着这个方向进步，就需要把人工智能做的更加成熟、可靠，彻底的释放人力，做一个全自动的智能系统。”

未来，Kyligence还会在云端加大投入，Kyligence目前在云上面提供的还是一个基础的技术。

据李扬透露：2019年，Kyligence会推出下一代产品。技术层面会在人工智能这个方向上持续投入，希望能够推出更聪明的下一代系统。

关于Kyligence

Kyligence成立于2016年3月，于同年7月入驻浦软，是一家专注于大数据分析领域创新的数据科技公司，提供基于Apache Kylin的下一代企业级数据仓库及商务智能大数据分析平台和解决方案，从私有部署到云计算平台，都能使用户在超大规模数据集上获得极速的洞察能力，以释放数据价值，驱动业务增长。

本文转载自TGO鲲鹏会，作者：Echo Tang，文章有删减，图片来自Kyligence官微