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数栈+AI:数栈V6.2创新发布,让数据开发更智能

2024-04-18 11:43 互联网

近日,以“Data+AI,构建新质生产力”为主题的袋鼠云春季发布会圆满落幕,大会带来了一系列“+AI”的数字化产品与最新行业沉淀,旨在将数据与AI紧密结合,打破传统的生产力边界,赋能企业实现更高质量、更高效率的数字化发展。会上,袋鼠云数栈产品负责人偷天带来了融合AI能力的数栈V6.2的全新发布,这不仅仅是一个简单的产品的升级,更代表着袋鼠云对未来的一次大胆预见。(了解袋鼠云https://www.dtstack.com/?src=meiti)

一、数栈V6.2:数据价值最 大化

数据驱动时代,数据已经成为了企业的生命线。如何高效地管理和利用这些数据,是每个企业都在探索的问题。数栈V6.2的发布,正是为了解决这一挑战,帮助企业在数据的海洋中乘风破浪。

全新发布的数栈V6.2,其核心理念是Data+AI,新版本不仅提供了大数据平台的基础功能,更通过与AI技术的深度融合,为企业提供数据智能分析与应用。这意味着企业可以通过数栈平台,实现行业内容体系的集成、灵活便捷的数据洞察、极速分析引擎的计算以及数据安全的全方位管控。除此之外袋鼠云产品解决方案还覆盖了轻量化、数据治理、信创等多个方面。这一切的设计,都是为了帮助企业优化计算存储成本、提升数据质量、推动标准规范,最终实现数据价值的最 大化。

1、轻量化数据中台解决方案,数据处理更高效

通过引入高效的计算引擎Doris和StarRocks,实现了对平台性能的革命性重构。这一创新举措不仅大幅提升数据处理速度、降低存储成本和运维成本,还优化了查询效率,为企业带来了前所未有的数据操作体验。

Doris和StarRocks的即席查询能力和高性能分析处理能力共同构建了一个强大而灵活的数据处理平台。用户可以轻松应对海量数据的实时分析需求,实现数据的即时洞察和决策支持。在这一过程中,数据的准确性和可靠性得到了充分保障,为企业的故障预测、精准营销和工艺优化等关键业务提供了坚实的数据支撑。

2、全方位数据治理体系,实现企业价值最 大化

在数栈V6.2中,我们对数据治理进行了全面的升级和重新定义,以满足企业在数据管理方面的日益增长的需求。数据治理中心的五大维度:存储、计算、质量、规范和价值,构成了一个全方位的数据治理体系,确保企业数据的完整性、准确性和可用性。

治理工作台提供了一个直观的操作界面,使得数据治理任务的发起、记录、指派和处理变得简单高效。通过这个平台,企业可以实现从个人视角、项目视角到全景视角的数据治理情况展示,从而确保每个环节的数据质量都得到有效监控和管理。代码检查功能通过SQL检查规则规范SQL代码,提前预防可能引入的治理问题。而小文件治理则针对Hadoop集群中的小文件问题,通过一次性或定期合并,优化集群性能和扩展性,提升数据处理效率。

数栈V6.2的数据治理不仅仅是技术的升级,更是对企业数据文化的一种塑造。通过这样的治理体系,企业能够建立起一套完善的数据治理框架,推动数据标准化、规范化,最终实现数据资产价值的最 大化。

3、全链路信创适配,支持全面国产化

在这个信息化和信创并重的时代,我们深知企业对于数据安全和自主可控的需求。因此我们的平台不仅在服务器、操作系统、芯片、中间件、元数据库、计算引擎等方面实现了全链路的信创覆盖,更是在私有化部署和全流程安全防护上做了深度适配。这是我们对国家安全战略的坚定支持,也是我们对企业社会责任的积极履行。

4、创新突破Paimon数据湖能力,实现批流一体的数据处理模式

在传统的数据处理模式中,企业往往面临着开发和维护两套代码逻辑的困境:一套用于批量处理,另一套用于实时流处理。这不仅意味着双倍的开发和维护工作量,还需要处理两者之间的数据合并逻辑,确保两套系统同步上线。这样的模式,不仅增加了资源的消耗,还可能导致数据的二义性问题,使得数据的准确性难以保障,业务人员对数据结果的信任度下降。

数栈创新突破通过Paimon数据湖的能力,实现了批流一体的数据处理模式,有效解决了上述问题。平台提供了实时湖表开发和即席查询功能,使得数据开发人员可以在单一平台上同时处理实时和批量数据,无需额外的资源投入和复杂的数据同步过程。这样的一体化解决方案,不仅降低了计算和存储资源的占用,还确保了数据的一致性和准确性,从而提高了业务人员对数据分析结果的认可度。这一创新将为企业的数字化转型和智能化升级提供强有力的支持。

5、EasyMR四大功能深度优化,解锁全新大数据处理和计算体验

EasyMR作为数栈中的一个重要产品模块,代表了我们对大数据生态的深入理解和持续创新。它基于开源Hadoop并与开源社区同步迭代,由我们计算引擎团队独立自主研发,对Spark、Flink、Paimon等核心组件进行了特性优化和增强。这些优化不仅提升了数据处理的性能和稳定性,还回馈了社区,促进了Hadoop生态的共建。

EasyMR的能力提升体现在多个方面:它支持Flink任务的热更新,确保了业务的连续性和灵活性;Spark的Z-Order索引优化和物化视图支持,提高了数据处理的效率和响应速度;而Flink的Session类加载隔离,则保障了运行环境的安全性和可靠性。此外,EasyMR的自动化迁移功能,使得大规模数据集群的迁移变得轻松简单,实时监控迁移过程中的状态,确保数据的安全可靠。通过这些创新和优化,EasyMR为用户提供了一个高效、智能、易维护的大数据平台,助力企业在数据管理和分析方面实现质的飞跃。

二、Data+AI能力,让数据开发更智能

AI技术已经成为推动企业创新和效率提升的核心动力。通过融合生成式AI技术,数栈V6.2已经实现了智能开发、智能调优、智能诊断、智能检索、智能分析、智能校验等六大功能,极大地提升了数据处理的效率和质量。

智能调优能够自动优化SQL代码,提高执行性能;智能诊断则利用AI解析日志,快速定位问题并提供专业的优化建议;智能分析帮助深入理解数据趋势,为决策提供有力支持。这些功能不仅提升了开发效率,还确保了代码质量,能够以数据驱动的方式,更加精准地实现业务目标。AI+的引入,标志着我们正步入一个更加智能、高效的数据管理新时代。

AI + 智能调优功能,能够在开发者在编辑器中编写代码时提供智能优化建议,让数据开发同学进行审阅对比。从而提升编码效率和代码质量,使得数据开发同学更加聚焦在业务逻辑的实现上。

AI + 智能诊断功能,利用AI技术对Spark SQL、Flink SQL等任务日志进行智能解析,识别报错信息,提供专业的SQL优化建议,帮助快速定位问题根源,提升代码开发效率。

数栈通过与AI+的集成,不仅简化了数据开发流程,还提高了数据处理的准确性和可靠性,为企业的数据驱动决策提供了坚实的技术支撑。

三、产品+服务,数栈产品商业化策略全新升级

本次产品发布会,我们重新定义了产品的商业化策略,旨在为不同需求的企业提供灵活多样的服务方案。

产品系列包括标准版、专业版、旗舰版,并提供应用云化部署选项,以满足不同规模企业的数据处理需求。此外我们还提供信创适配和实时湖仓等增值服务,以及系统化运维服务的高级版和*版,确保客户能够享受到从基础到高级的全方位支持。数栈产品商业化策略不仅关注产品的售卖,更注重服务的持续优化和升级。通过提供产品升级和版本升级两条路径,帮助企业确保数据平台的持续适应性和前瞻性。这样的策略不仅增强了客户的使用体验,也为数栈产品的长期发展奠定了坚实的基础。

四、三大产品实践案例,助力企业数字化转型

1、某银行:绩效考核AI化落地

银行基于沉淀的绩效考核指标,结合企业自有的知识库,利用AI智能分析和数据处理能力,显著提升了绩效考核的管理效率和治理水平。

我们的解决方案帮助银行实现了从指标报表到指标看板,再到指标对话式BI的转变,大大降低了员工取数用数的成本,使得考核标准更加科学严谨,考核内容更加完整,确保了银行整体业绩与员工个人业绩的紧密衔接。通过AI智能归因和智能建议,银行能够实时追踪员工绩效结果,及时发现问题并进行调整,从而促进了员工与组织目标的一致性和绩效的持续提升。这一转变不仅优化了银行的人力资源管理,也为整个组织带来了更高的运营效率和业务成果。

2、某中国白酒品牌:轻量化数据中台

通过数栈该品牌建立了统一的营销平台,帮助企业实现了数据共享、智能标签、指标管理等多维分析能力,为企业的精准营销、工艺优化等提供了强有力的数据支持。

该平台通过采用轻量化的数据中台解决方案,结合StarRocks的高性能计算能力,使白酒企业能够实现数据的高效管理和即时分析。StarRocks的低延迟查询和快速数据加载特性,使得企业能够快速响应市场变化,实现故障预测和精准营销。这样的轻量化数据中台解决方案,相较于传统的Hadoop生态系统,在数据体量不大的场景下,其优秀查询性能、实时数据处理、高并发、易于维护等特点,使其成为实现快速数据分析的理想选择,推动了白酒企业数字化转型的步伐。

3、北京市属国有集团公司:全链路信创

为解决企业数字化转型以及信创要求等问题 , 此客户建立了“全链路信创的大数据平台”。

该平台深度适配信创生态,实现了从服务器、操作系统、芯片、应用元数据库、中间件和计算引擎的全流程安全防护和私有化部署。通过这样的全链路信创适配,集团不仅解决了数据孤岛问题,还满足了国家对信创的严格要求,确保了数据的安全性和可控性。这一举措显著提升了集团的数据治理能力,为企业的长远发展奠定了坚实的数据基础,同时也为其他国有企业提供了宝贵的信创实践经验。

以上就是数栈V6.2的发布介绍,它不仅仅是一个产品,更是我们对大数据治理、智能化分析的深刻理解和实践总结。我们相信,通过数栈V6.2能够帮助更多企业实现数据的价值最 大化,推动企业的数字化转型。

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