开源|Timeplus 为全球开发者开源高性能实时数据平台核心


2023 年 9 月 21 日 - Timeplus,业界最快最强的实时流式分析平台之一,宣布将其核心引擎 “Proton” 正式开源提供给全球开发者。Timeplus 在融合 ClickHouse 的历史在线分析处理的基础上,开发了一款全新的流式数据处理优先、统一历史数据从存储到计算原生一体化的实时数据平台。这意味着企业现在可以使用统一 SQL 语言实时无缝地查询流式数据和历史数据,进行实时处理分析,实时生成报表。相对于其他流式数据处理技术而言,Timeplus 的高效和简洁的统一架构,不仅可以提供增强的数据处理及分析功能以及更好的性能,更可以让企业大大降低实时数据处理的开发、部署和运维成本。

Timeplus 的联合创始人兼首席执行官王亭表示:“Timeplus 是一家由工程师创办,并为工程师服务的公司。我们广泛的开发者用户都表示十分喜欢 Timeplus 产品的简单、高效和优雅,许多人也都希望我们能开放源代码。我们倾听到大家的心声,非常高兴地正式宣布核心引擎‘Proton’的开源,同时和 ClickHouse 成为合作伙伴并为社区作贡献,这将惠及全球的开发者。用户可以从高效的流式处理分析和 OLAP 历史分析结合中受益。”

Timeplus 认为仅靠单一的流式处理无法满足实时分析的复杂需求。要实时找到问题的根源并精确处理相关内容,需要参考历史数据。通过使用 Timeplus 和 ClickHouse 的集成,开发者现在可以无缝地关联历史数据和统一分析,以解决复杂的实时分析需求。例如:在线与离线数据的关联比较、数据回填和回测等。同时,用户现在也能更轻松、更经济、更快速地运行统一的实时分析,来应对一系列具有挑战性的多样化用例的分析问题,比如在金融服务和物联网等领域的分析。在实际使用中,Timeplus 客户使用统一高效的 SQL 流式处理完成实时分析,可以大幅度降低总体拥有成本(TCO),只是使用其他系统的 10%。

为应对行业挑战而生,为业界提供实时分析的创新技术方案

Timeplus 解决了一个极其困难的技术挑战:在单一内核提供了简单、高效、统一的流式分析与历史分析的融合。通过与 ClickHouse OLAP 分析能力的无缝整合,Timeplus 提供了强大的流式处理及复杂的增量计算能力,彻底改变了数据工程师和分析师的工作方式。

许多行业都需要创新的方法来实现实时持续智能。例如资本市场,从优化成本以及基础设施来支持更可靠的交易,到在不断变化的市场环境下进行实时的风险控制和欺诈检测,实时处理技术一直至关重要。开发者常常陷入一个 “三难选择” 的境地,他们必须在速度、功能和开放性之间做出权衡,通常只能选择其中一个或两个。Timeplus 基于 SQL 的开放标准实现了历史和流式分析的强大功能以及超低延迟。通过将核心开源,Timeplus 为整个社区的开发者提供了机会,一起来参与到实时流式数据分析的平台创新中。Timeplus 强大的流式 SQL 和实时分析能力也能更好地帮助开发者加速各行各业的竞争优势。

正如华泰证券信息技术部联席负责人、数字化运营部总经理王玲表示:“在今天瞬息万变的市场中,企业必须具备实时运营能力,否则将不进而退。Timeplus 填补了市场上的重要空白,它支持流式 SQL,不仅易于使用且分析速度快。这项技术使企业从流数据中提取洞见变得更加容易,节省了数百小时开发成千上万行代码的时间。Timeplus 能够实时监控并同步分析大量数据,大幅提升企业风控管理和成本分析的水平。”

Timeplus 产品在 2022 年 3 月份推出,目前拥有超过 250 家客户在这个平台上使用和测试。迄今为止,公司已经从领先的全球投资者中获得 900 万美元的天使轮融资,这些投资者包括高瓴创投、Sentinel Capital 的创始人 Jeremy Kranz、Apple 前供应链高级副总裁 Rory Sexton、世界流式数据技术先驱和 StreamBase 的创始人 Richard Tibbetts 等在内的天使投资者。

全球开发者和技术爱好者还在犹豫什么,快来访问 GitHub 上的 Proton,只需几分钟的时间就可以启动预配置的 Docker 镜像,快速对接各种数据开始体验流批一站式实时数据处理和分析。欢迎大家查看代码,运行样例,提交反馈和贡献社区。

有关 Timeplus

Timeplus 是一个 “流式优先” 的实时数据平台。它提供强大的端到端功能,帮助团队快速直观地处理流式数据和历史数据。该平台使数据工程师和平台工程师能够通过使用 SQL 解锁流式数据价值。Timeplus 的控制台允许开发人员轻松连接到各种不同的数据源(如 Apache Kafka, Confluent Cloud, Redpanda, CSV 文件上传),通过 SQL 查询探索流式数据模式,向其他系统或个人发送实时洞察和警报,并创建仪表板和可视化图标。更多信息请访问:timeplus.com  https://github.com/timeplus-io/proto,同时也欢迎大家多多关注我们的微信公众号:Timeplus公司。


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