Cube.js

Cube.js — это универсальный семантический слой, который располагается между вашими источниками данных и приложениями. Представьте его как умный промежуточный слой, который подключается к хранилищам данных, таким как Snowflake, BigQuery или Postgres, и преобразует необработанные данные в готовые к использованию бизнес-метрики и измерения.

В отличие от традиционных BI-инструментов, которые ограничивают вас определёнными интерфейсами, Cube.js предоставляет гибкие API, работающие с любыми приложениями или инструментами. Вы определяете модель данных один раз с помощью кода, а Cube.js автоматически генерирует оптимизированные SQL-запросы, управляет кэшированием для повышения производительности и обеспечивает согласованные результаты во всех ваших приложениях.

Платформа состоит из двух основных предложений: Cube Core (с открытым исходным кодом) для самостоятельного размещения и Cube Cloud (управляемый сервис) с дополнительными корпоративными функциями. Обе версии поддерживают одинаковую основную функциональность, но Cube Cloud включает хостинг, функции безопасности и интеграции с популярными BI-инструментами, такими как Tableau и Power BI.

Начать работу с Cube.js просто, независимо от того, выберете ли вы открытый исходный код или облачную версию. Вот как:

Для Cube Cloud (рекомендуется):

• Зарегистрируйтесь для бесплатного аккаунта на cube.dev

• Подключите ваш источник данных (Snowflake, BigQuery, Postgres и др.)

• Используйте визуальный редактор моделей данных для определения метрик и измерений

• Автоматически генерируйте API и тестируйте запросы

• Подключите ваши BI-инструменты или приложения к сгенерированным конечным точкам

Для самостоятельного размещения Cube Core:

• Установите через Docker или npm пакет

• Настройте подключение к базе данных

• Определите модели данных с помощью файлов YAML или JavaScript

• Запустите сервер разработки для тестирования настройки

Лучшие практики для успешной работы:

• Начинайте с простых метрик и постепенно добавляйте сложность

• Используйте встроенные функции кэширования для повышения производительности

• Организуйте модели данных с помощью папок и пространств имён

• Используйте предварительные агрегации для часто используемых запросов

• Применяйте систему контроля версий для управления изменениями моделей данных

• Тщательно тестируйте ваши API перед подключением к производственным приложениям

• Универсальный семантический слой для последовательного доступа к данным

• REST, GraphQL и SQL API с автооптимизацией

• Умное кэширование и предварительные агрегации для быстрых запросов

• Более 20 коннекторов к источникам данных, включая Snowflake, BigQuery

• Моделирование данных с приоритетом кода с поддержкой контроля версий

• Контроль безопасности на уровне строк и столбцов

• Нативная интеграция с BI-инструментами (Tableau, Power BI, Excel)

• Опции с открытым исходным кодом и управляемое облако

• Обновления данных в реальном времени и потоковая передача

• Визуальный редактор моделей данных