文章最后更新时间：2023-12-14，由天天资讯负责审核发布，若内容或图片失效，请联系客服！
12月12日，以“数据@”为主题，奇点云（ Cloud）主办的2023天数字智能技术大会暨数据云操作系统产品发布会举行。
会上，奇点云自主研发的新一代数据云操作系统正式亮相。 具有跨云原生、全域融合、混合调度、高效建模、安全合规、智能运维等特点，帮助客户构建企业级数据管理和利用好全球数据资产的能力。
和“烟囱”说再见
先进的数字化需要“DT时代的操作系统”
面对数据量爆炸、数据需求激增的未来，企业的数据系统应该做好哪些准备？
基于众多客户的实践，奇点云COO、联合创始人刘莹表示，企业对数据系统的需求可以概括为三层：
·更简单、更有效的数据应用，让数据直接被业务使用。
·更强大的数据平台，保障大规模、持续、稳定的数据生产。
·更极致的存储和计算调度能力，满足日益困难的数据处理需求。
过去，数据产品厂商往往只能以“烟囱式”的方式提供或组装以上三层能力：从数据应用需求出发，将云资源、数据源和存储计算引擎一一连接起来，配置权限系统和安全机制一一列出。 在应用涉及的范围内进行数据治理和分析。
当数字化转型深入，企业使用的数据应用越来越多，每次出现新的应用或者配置变更时，仍然只能采用“烟囱式”的方式从0到1构建，甚至不得不连根拔起重建过去应用程序。
这不仅会积累时间和资源，而且无法实现全球数据资产的统一管理。 最终，一个公司的数据系统充满了烟囱，迭代困难。
奇点云首席执行官兼创始人邢再表示，对于随时间变化的企业和数字化进步带来的无尽挑战，数据云操作系统是最佳解决方案。
与计算机领域操作系统的原理类似，数据云操作系统封装了各种常见的底层能力，并以标准接口的形式提供给外界：
· 对于应用开发者来说，直接调用OS现有能力，一套代码就可以解决“多云适配”、“多数据源集成”、“多引擎集成”等问题，有效减少底层接口的复杂性，使其更加专注于应用程序本身的研发。
· 对于企业来说，可以用同一套稳定的基础设施来支撑丰富的数据应用，避免“烟囱式”开发； 架构灵活，告别“数据系统逐渐‘锁定’然后拆除重建”的循环。
奇点云研发的第一代数据云操作系统
“经过四年的‘潜心研发’，今天，奇点云第一代数据云操作系统终于面世。”
是奇点云自主研发的数据云操作系统。 具有跨云原生、全域融合、混合调度、高效建模、安全合规、智能运维等特点。 帮助客户构建企业级数据能力，并管理好、使用好。 良好的全球数据资产。
谈到设计逻辑和技术实现，合伙人兼CTO雷雷介绍，它采用分层结构，中间层是（数据云操作系统内核），集成了存储计算、调度、服务、安全等核心能力，以及数据领域常用的元数据。 抽象，封装成一组对象系统。 “这非常重要，也是操作系统开发中的一个关键挑战。” 雷雷表示，目前包含32个对象，分为6个域。
通过API、SDK三种方式，数据应用开发者可以快速调用能力，高效创建数据应用：
· API：提供南向接口和北向接口。 前者连接多云、多引擎、多数据源（包括数据源集成接口、元数据采集接口、数据引擎适配接口、云对接接口等），后者面向应用开发。 或者，以便他们可以调用每个对象的动词。
· SDK：基于API，提供Java、JS等编程语言开发包SDK。
·：支持用户使用SQL查询系统元数据，基于内置的多种分析模型洞察系统状态。
“把复杂的事情交给操作系统，把简单的事情交给开发人员。”邢在表示，“在构建数据应用的基础上，效率可以提升4倍，帮助企业应对激增的数据应用需求和先进的数据技术挑战。” ”
内核加持，能力升级
多项数据应用产品更新
目前，生态系统内有五类应用：“开发”、“安全”、“增长”、“效率增强”和“人工智能”。
没错，面对未来AI应用的爆发，它不仅支持开发者构建数据应用，还支持构建AI应用，帮助开发者基于数据优化算法，提高训练数据质量，加快模型部署。
本次大会上，三大数据应用率先带来了数据开发、指标资产管理和安全合规场景的最新进展：
企业级“RAS”数据云平台
雷雷介绍，构建企业级“RAS”（、、）数据生产系统，既需要数据工程的最佳实践，也需要专业可靠的数据云平台。 就像“好司机”和“好车”一样，缺一不可。
因此，我们一方面不断增强稳定性，提供可用性高达99.95%的高可用部署方案。 依托它，帮助用户构建可观察性，用数据驱动运维巡检、血液管理、研发风控等场景；
另一方面，还提供大数据迁移、备份、CI/CD等场景的专业自动化工具，以及开发陪伴、迁移发布和各类运维服务包，支持客户数据团队成为“好司机” ”和“好司机”。 护航”。
指标全生命周期管理平台
提供数据仓库规划、维度建模、业务指标体系等综合功能，支持业务、研发等角色通过一款产品完成无缝协作，实现围绕指标资产的全生命周期管理。
奇点云认为，指标工具不仅要履行“总线矩阵户口簿”的基本职责，还要帮助客户提高效率，让指标资产的运营和管理高效、便捷、可持续。 因此，还提供配套的自动化工具，完成批量转换、自动扫描等任务，解决迁移、兼容性、规范测试等复杂问题，提高指标交付效率。
此外，企业还可以通过元数据字段实现BI、大屏、报表等应用之间指标数据的交互查询。
全球数据安全管理平台
推出“数据云标准版”、“分析云标准版”、“专业版”三大版本产品，满足不同类型企业不同的数据安全与合规需求。
资深算法专家曾波指出，企业的数据安全已经从过去少量的风控需求转向全面的合规建设需求。 如果对于数据应用，仍以“烟囱式”的方式一一实施合规治理，不仅重复建设费时费力，还可能出现“漏网之鱼”。
受益于它，它支持企业所有数据源的对接，完成统一的安全合规管理，帮助客户摆脱数据安全“短板”。
重塑数据应用程序的构建方式
让数据驱动更容易
在本次会议的圆桌环节中，产品专家和行业专家进一步分享了基于研发应用和客户服务的个人经验，并阐述了如何创建真正支持业务、赋能业务、陪伴业务演进的数据应用。
简化技术复杂度，为OneID等组件/应用开发提供有力支持
OneID是全球用户运营的基础。 看似老生常谈，却从未得到有效解决——用户ID不断增长，终端/接触点/渠道不断增多，采用传统的研发方式不仅费时费力，而且缺乏灵活性，缺乏针对性及时性和准确性。 也远远不能满足需求。 合伙人、资深行业专家追风表示，基于标准OneID组件，客户可以轻松配置不同数据源和身份系统的优先级，或者按需添加通道，完成实时OneID集成。
OneID组件能够支持海量数据的实时复杂计算，并且处理结果高度准确，这与其能力是分不开的。 副总裁兼联合创始人叶定静解释道：“以 OneID 底层的‘流批图一体化’为例。 我们最初花了 3 到 4 个月的时间来调整引擎。 现在我们已经解决了这个问题，并且提前完成了。 7种不同类型发动机的对接也自然支持多发动机混合调度。”
积木式研发，打造适合企业场景的大规模数据应用
与方法论已经成熟多年的前链相比，企业后链的数据驱动场景往往更加复杂多样。
以制造业为例，订单、库存、工厂、供应商等各个环节都有各自的逻辑。 资深行业专家、制造研发负责人航宇表示，即使身处同一细分行业，企业的情况往往也有很大差异。
如何大规模满足这些个性化需求，提供贴合客户场景的数据应用？
合伙人、资深产品专家邢奎表示：“经过多年的客户实践和产品研究，我们将数据应用研发抽象为‘存储计算模块’、‘分析模块’、‘数据模型’和‘服务模块’，总共四大类标准模块。其中存储计算模块和服务模块是通过能力的提供来支撑的。
基于标准模块完成“积木式产品开发”，使我们能够更及时地响应客户“个性化”的产品需求。 今年针对制造业推出的六大数据产品就是采用上述方法开发的，并已在多家制造企业客户中落地。 同时，客户的数据团队可以更轻松地组装数据应用程序，并将其专业知识快速转化为数字工具。
正如邢在所言：“数据的价值在于应用，应用的核心在于人。只有关注人的需求，让人们更简单有效地使用数据，才能用数据驱动企业和社会进步” ”。
研发和迭代是为了更简单、更高效、更具成本效益、更可持续、更大规模的数据生产和消费，让数据为人所用、为人所用。
我们期待被更多的客户使用，并收到更多DT开发者的反馈。
数据@。 为所有人提供数据。
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