奇点云正式发布数据云“StartDT Data Cloud”

奇点云 2022-06-08

713

这个“客户的数据云”，究竟长什么样，又能做到什么？

近日，奇点云正式发布数据云产品体系“StartDT Data Cloud”，旨在为企业构建统一、开放、中立、安全的数据基础设施，封装复杂技术，降低数据管理与资源成本，高效沉淀数据资产，助力企业充分激发数据要素潜能。

本文将着重介绍StartDT Data Cloud中产品的最新功能、最新特性，感兴趣的用户可至文末阅读原文，进一步了解产品详情或申请试用。

文章索引

· 核心功能层：数据云平台DataSimba

· 效率工具层：数据服务工具箱Simba Toolkits

· 基础引擎层：数据存算引擎DataKun、数据安全引擎DataBlack

DataSimba

中立安全、稳定易用的数据云平台

DataSimba是StartDT Data Cloud的核心，由7个域支撑数据集成、研发、运维、服务、治理等全链路功能，构建企业自有的数据生产力。

数据开发、数据运维、数据分析师、算法工程师等多类型用户，都能依托DataSimba这个一站式的数据云平台，高效完成数据相关工作。

1分钟认识DataSimba↑

跨平台、云原生、自主可控、数据安全是DataSimba的技术内核。

其中，“云原生”指DataSimba具备微服务、容器化编排、存算分离、CI/CD等云原生技术特性，为企业降低数据应用在云上的存算成本，提升研发效率。

“跨平台”则指企业可以使用统一的账号权限体系，对多个IaaS云基础设施、多个Workspace（域）进行管理，实现分级多域、跨云跨平台部署，提升协作与管控效率。

继“上云”之后，“多云”也已成为不争的趋势。Flexera 2021年的云状态报告（2021 State of the Cloud Report）显示，92%的受访企业在IT架构上选择多云战略，企业平均会使用2.6朵公有云+2.7朵私有云。

DataSimba的“跨平台”和“云原生”正是为此而生——DataSimba支持海内外9大主流云厂商的云原生，并可横跨多云，统一账号、权限、审计的多Workspace的兼容管理。

奇点云合伙人、CTO地雷表示：“我们的云原生不是单一云厂商的云原生，而是‘客户的云原生’，支持客户做出自主选择。”

扫码申请试用↑

目前，DataSimba已迭代至4.0版本。在过去一年里，DataSimba每天帮助客户进行千亿行数据存算，作业量增长了30倍，Workspace数增长了33倍。

Simba Toolkits

数据服务工具箱

DataSimba向上搭载“效率工具层”，即数据服务工具箱Simba Toolkits。它包含多种数据服务工具，沉淀自数据资产研发的实际场景，内置科学的数据工程方法论，专为帮助工程师提升开发效率而生。

“这1年来，客户除了会和我们的行业专家共创，如何用数据赋能业务、降本增效，另一类问题的出现频率也越来越高，例如，如何为我们的工程师‘解放双手’？”地雷介绍，“以四大工厂为代表产品的数据服务工具箱，就能很好地解决其中大部分问题。”

· SimbaMetric 指标工厂

集成了成熟的数据建模方法论，沉淀了各行业差异化的数据标准，帮助企业全面高效地完成数仓规划和数据标准的落地，并进一步创建标准的数据模型与统一、无二义的指标体系，助力企业实现数据资产化。

· SimbaTag 标签工厂

聚焦标签开发场景，沉淀自奇点云在泛零售领域的多年实践深耕，内置OEET（Object-Entity-Event-Tag）方法论，助力企业快速搭建自有的标签类目体系，沉淀标签数据资产。

客户可用低代码的方式开发弹性标签，易用低门槛地实现个性化标签配置，解耦低频数据开发和高频业务运营需求，从而实现高价值的数据应用共享和复用，驱动个性化运营。（了解标签工厂的使用场景，看我→《为什么他们都在向标签工厂学习包粽子？》）

· SimbaAPI 服务工厂

采用低代码方式配置生成API，支持混合编排复杂场景，帮助企业快速完成数据接口的配置和全生命周期管理，让数据高效、安全地得到使用。

同时，具备服务编排能力，让复杂的多数据调用变得简单。

· SimbaML 算法工厂

作为面向算法应用开发者的工程平台，提供数据采集、IDE开发、在线服务等机器学习全流程。从模型开发、模型训练，到模型部署，一站式完成算法应用场景；内置预测、推荐、人群聚类等多种模型，无需开发，开箱即用。

上述工具已在客户场景中广泛实践，实际提效也得到印证。以SimbaMetric指标工厂为例，在一家制造业集团客户的实践中，数据团队的规范化数据建模效率提升了50%，数据开发和治理的成本也有所降低。

↑看视频，3分钟掌握Simba Toolkits 👀

DataKun

自主可控的数据存算引擎

DataKun位于数据云的基础引擎层，支持各类型大数据Job和Service的计算与存储，帮助企业构建智能化、轻量级的大数据基础平台，快速建立其自有的大数据分析处理能力。

越来越多的企业开始追求数据能力的自主可控、可持续，竭力避免与单一选择强绑定。这不仅体现在“多云”趋势上，也体现在数据存算引擎的倾向上。

什么是自主可控？奇点云创始人、CEO行在谈道，“数据存算引擎一定要兼容整个生态和社区，能够持续升级，给客户用最新、最好的。客户自己要能够掌握，而不是问题出现时只能抱着黑匣子傻等。我们大力支持客户自主选择，而不受任何迁移阻力限制。在这之中，也包含着对‘国产替代’的要求，关键技术国产化，是DT时代中国企业发展的必然选择。”

“开放的，可替换，可迭代，可掌握”，这12个字构成了奇点云对自主可控的理解，也是企业验证数据存算引擎自主可控的金标准。

因此，DataKun支持开源组件与自定义组件，提供预置最佳实践版本组合，支撑客户数据基础设施自主选择，并保证对关键节点的持续更新，实现“技术可控”；支持数据基础设施的平滑迁移、存算分离，有效降低License费用和存储成本，实现“成本可控”；同时，兼容国产芯片和软件，在全信创环境下稳定运行，保障自主可控。