自2013年移动互联网爆发，企业业务应用的交付形态变得更为丰富，数据规模与数据种类正以前所未有的速度急剧增加。面对广阔的数据资源，企业对于数据的理解和价值认知也有了新的变化。对数据的统一管理、分析并最终导向业务，成为企业实现数字化转型的必经之路，这也将数据平台建设推向了企业数据应用的核心地带。
基于此，时速云将自身云原生应用管理能力与数据平台建设能力相结合，搭建了具备全容器部署、微服务架构，可视化编排ETL作业，数据汇聚、处理及服务，存储、计算与实时监控，多云管理、资源推荐等核心功能的数据建设和开发平台。
10月23日，时速云CTO王磊在"原生进阶•数启未来"时速云战略升级暨新产品发布会上正式发布了时速云全新产品线"云原生数据平台KubeData™"。
KubeData™提供包括数据汇聚、数据开发、数据建设、数据治理、数据服务等核心模块，帮助企业构建业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的有效闭环，把数据生产资料转变为数据生产力，从而实现企业业务关键能力、价值流的同步演进，最终完成企业的数字化转型。
KubeData™能力架构图
在企业数据平台建设过程中，遵循多数据源数据收集并存储，经由ETL工具进入数据仓库汇聚，随后通过交互查询引擎进入数据应用层，为数据的展示、服务以及数据价值挖掘等提供决策支持的基本流程。
KubeData™采用了全容器部署和微服务架构来构建数据平台所需的基础设施底座，加之丰富的数据汇聚、处理和服务能力，可将新旧业务系统、外部系统、第三方采集平台等多种数据源统一接入数据处理模块。
在ETL作业阶段，KubeData™支持将业务系统上传的数据进行可视化拖拽式作业编排，并通过内置的丰富组件、模板和并行执行配置来加快构建高效的数据处理流程。而对于流程运行中可能出现异常的处理节点，可以通过对数据流转的可视化监控来快速定位问题点。
在数据计算与开发阶段，KubeData™可⽆缝接⼊K8s及公有云服务集成，能够适应多租户、多集群、多环境、多⼯作空间的部署环境。另外，在算法开发层，KubeData™融合多云资源，提供更弹性、更⾼效的计算，为企业快速构建Tensorflow、PyTorch、MXNet主流学习框架，加速大规模训练任务和管理进程。
此外，平台资源的消耗、传输速率、存储占用、核心组件自身的性能等相关指标都可以通过KubeData™的的监控系统进行获取，帮助系统开发人员掌握系统实时动态，以便合理分配资源，动态调整和推荐任务配置，提高资源利用率和数据处理任务的效率。
相比业内同类别产品，KubeData™的核心优势在于云原生能力的充分运用，其既涵盖时速云云原生应用平台TCAP所提供的容器PaaS、DevOps、微服务治理、API管理、边缘计算等技术支撑，又拥有基于云原生理念构建的数据平台，为各个场景下的企业数据中台建设提供丰富的平台能力，持续赋能业务数据应⽤的智能化。
