利用 Kyligence 湖仓引擎构建下一代云原生大数据底座，节省 50% 成本

2023 中国开源未来发展峰会于 5 月 13 日成功举办。在大会开源原生商业分论坛，Kyligence 解决方案架构高级总监张小龙发表《云原生大数据底座演进 》主题演讲，向与会嘉宾介绍了他对开源发展的见解，数据底座向云原生湖仓一体架构演进的趋势，以及 Kyligence 湖仓引擎能够在构建下一代云原生数据底座发挥重要价值，通过提升计算性能，大幅度降低计算成本，以下是演讲内容：

大家好，本次演讲内容包含三个部分：

第一部分的内容，是基于个人经历、以及所见所闻产生的思考，来谈谈我对发展开源的一些观点。

第二部分的内容，是谈一谈为什么我认为基础关键核心技术将获得新的发展机遇。

最后一部分，是围绕新的发展机遇，介绍行业上数据底座的演进趋势，以及我们公司的一些实践情况。

在第一部分——开源之我见，我以 Kyligence 公司的过往经历作为论据，进而提出三个观点：

第一个观点是：开源软件技术及其商业化是驱动各领域数字化变革的重要力量。

首先介绍下 Apache Kylin 和 Kyligence。

Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库。

跬智信息（Kyligence）是由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商。

大家看到众多企业 Logo，目前全球有超过 1500 多家企业使用 Apache Kylin 和 Kyligence 商业产品，解决数字运营和分析决策等方面的痛点。企业的丰富实践在不断地驱动开源和商业化发展，同时开源和商业化也在驱动更多的领域实现数字化变革。

Apache Kylin 和 Kyligence 发展较为成熟，不过这也仅仅是无数开源和开源商业化力量之一，开源和其背后的商业化是驱动各领域数字化变革的重要力量，大力发展这些力量有十分重大的意义和价值。

第二个观点是：开源软件生态繁荣依托数字经济蓬勃发展带来的溢出效应。

因为，数字经济包含了数字产业化和产业数字化两部分。

首先，通过数字产业化来储备高水平的技术和数量众多的人才，行业发展从零和博弈走向协同发展，这是发展好开源的基本条件。

进而，数字产业化产生的技术和人才，会在产业数字化过程中发挥巨大作用。传统行业的数字化转型可以通过使用开源项目，支持商业化来加快转型的步伐，同时为开源注入可持续发展的动力。

从这条时间线来观察 Apache Kylin 和 Kyligence 的发展历程，我认为可以很好证明这个观点，2015 年之前， Kylin 项目在 ebay 发展进而贡献到 Apache 基金会，这是数字产业化的过程，而后恰逢产业数字化高速推进，传统行业数字化转型支持了 Kyligence 的商业发展，也为它注入了动力和活力，使它能够进一步为产业数字化贡献力量，从 2016 年开始 Kyligence 成为了推动开源 Kylin 演进的重要力量，而后又贡献了 Byzer 和 Gluten 两个开源项目。我认为，影响开源生态繁荣程度的根本，是数字经济和商业环境的发展水平，大家需要坚持长期主义，坚持合作与共赢。

第三个观点是：开源软件生态创造社会价值，尤其需要依靠长期有计划有组织的投入。

Github 每年会基于托管的开源项目做调查分析，最近一次的结论值得关注。报告提到，大型开源项目几乎都是由科技公司进行领导和维护，其中多数项目是关键基础技术，例如框架、编译器、编程语言。而贡献者数量最大的开源项目背后几乎都有商业支持。

还是以 Kyligence 为例，Kyligence 目前领导的 Apache Kylin 之外的两个项目也取得了不错的成绩。

Byzer 是面向 Data 和 AI 的低代码开发平台，因为提供商业支持，金融业的开源贡献者也深度参与其中，项目目前应用在金融业等行业的生产业务中。

Gluten 是向量化计算引擎，它的目标是力求做到，相比原生 Spark，其计算性能提升数倍。因为 Apache Spark 是大数据领域应用极其广泛的开源分布式计算引擎之一，因此 Gluten 致力于通过性能的提升以及结合云计算的弹性，提升现有 Spark 用户的 IT 算力投资汇报率，为用户节省成本。

第二部分，国家提出了建设数字中国大战略，在这个背景之下，我特别关注数据技术会获得哪些新的发展机遇，在这部分与大家共同探讨。

数字中国建设规划宏大、系统且全面，我认为其中对基础关键技术发展促进最大的方面，是来自“2522”框架中“两大基础”之一，夯实数字基础设施这个重要策略。以这几年大力发展的“东数西算”工程为例，它布局规划了众多的通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心，并且提出了“异构算力融合、云网融合、多云调度、东西协同、数据安全流通……”等一系列的发展要求，这显而易见会促使人工智能、大数据和云计算等基础技术的创新，将他们进行融合、协同应用是未来的重要发展方向。

在“东数西算” 工程中，全国有 8 个国家算力枢纽节点，包含 10 个国家数据中心集群。重庆集群和成渝枢纽是其中重要的算力力量，重庆地区相关产业将获得非常好的发展机会。

而从近期一些地方发布的算力产业发展政策措施可以看出，以服务器、计算与存储、云平台、数据流通等核心软硬件为基础的国产化云计算、大数据平台发展将进入快车道，这将进一步促进人工智能、大数据和云计算等基础技术的创新发展，是非常难得的发展机遇。

面对上述机遇，我们认为大数据、人工智能与云原生技术的结合，是迎接上述机遇的良好抓手，第三部分与大家分享我们相关的实践经验。

我们看到，国内外的头部企业，如阿里云和 Databricks，不约而同在推动云原生架构的数据湖和湖仓一体发展，再结合 Kyligence 的实践经验，我们认为继 Hadoop 之后，在云原生的 Kubernetes 技术上将形成新一代大数据底座，以 Spark、Flink 等流批计算技术作为统一的计算引擎，以湖仓为统一的存储核心，大幅简化数据栈复杂度，在其上构建低代码、低门槛的数据应用，是未来的大势所趋。

为顺应这样的趋势，Kyligence 推出了湖仓引擎，它采用向量化计算技术，兼容 Spark 生态应用，成为支撑湖仓平台运行的高性能、敏捷、弹性、开放的引擎。

用户目前可以在 Kubernetes 容器云部署试用这项技术，能够体验到，向量化 Spark 计算性能相比原生 Spark 提升 1 倍，计算成本下降 50%。

这项技术正在处于开放试用体验阶段，我们已经有一些企业用户尝试拿它来降低公有云上离线计算成本，或者去提升 Hadoop 集群的计算性能，在一些场景收获了不错的效果。

接下来我播放一段 5 分钟的 Demo 视频，带大家来了解：1. 如何部署湖仓引擎；2. 如何与原生 Spark 对比性能；3. 用户如何用新的引擎执行自定义 SQL，查询或处理自定义的数据；4. 用户如何快速添加自定义版本计算引擎，与湖仓引擎做成本对照。

未来我们计划进一步增强向量化 Spark 引擎的性能和兼容性，加强与各类 Spark 应用的连接和协同。与云原生技术充分结合，提升引擎的弹性、敏捷性和性能，大幅度提升计算能效、大幅度降低计算成本；并通过开放的策略，为用户提供可靠、可持续的支持。

• 在弹性方面，将做到资源按需取用，负载极速扩缩，资源高度隔离；

• 在高性能方面，将使向量化计算的算子进一步得到增强，兼容通用计算平台，支持利用多种架构芯片来进行计算加速；

• 在敏捷方面，将支持运行在异地异构的计算平台，支持多云跨云；

• 在开放方面，我们将始终开放接口标准，并且始终兼容 Spark 标准接口，与 Spark 生态中其他技术做好融合，承接好国产化、信创建设要求，在与企业商业合作的同时，开放核心源代码，支持企业对核心基础技术做到自主可控，确保软件供应链的可靠可信。

接下来把 Kyligence 湖仓引擎与 Apache Spark 在 TPC-H 场景下测试报告分享给大家，可以看到向量化的 Spark 引擎通过性能提升，节省了一半的计算资源，为用户降低了 50% 的使用成本。自从决定对他提供商业化支持后，Kyligence 正在加倍投入资源，使这项技术以更快的速度进步。我们希望有更多的原本使用 Spark 作为计算引擎的用户，能尝试使用 Kyligence 湖仓引擎来获得更低的使用成本，更好的使用体验，邀请大家一起推动这项新技术进步、产生价值。

大家可以扫屏幕上的二维码，关注 Kyligence ，加入湖仓引擎试用交流群，或者添加我个人的微信做进一步交流，我今天的分享就到这里，谢谢大家！

再次感谢大会主办方邀请，我们愿意与各位一起，为中国开源事业的可持续发展，为数字中国建设添砖加瓦。

有兴趣免费试用 Kyligence 湖仓引擎的听众请扫码或者点击链接填写相关信息。提交后，我们将会发送 Kyligence 湖仓引擎的免费试用链接到您的邮箱。