Cube.js

Cube.js — це універсальний семантичний шар, який розташовується між вашими джерелами даних і застосунками. Уявіть його як розумний проміжний шар, що підключається до сховищ даних, таких як Snowflake, BigQuery або Postgres, і перетворює сирі дані на готові до бізнес-аналізу метрики та виміри.

На відміну від традиційних BI-інструментів, які обмежують вас певними інтерфейсами, Cube.js надає гнучкі API, що працюють з будь-яким застосунком або інструментом. Ви визначаєте модель даних один раз за допомогою коду, а Cube.js автоматично генерує оптимізовані SQL-запити, керує кешуванням для швидшої роботи та забезпечує послідовні результати у всіх ваших застосунках.

Платформа складається з двох основних пропозицій: Cube Core (з відкритим кодом) для самостійного розгортання та Cube Cloud (керована служба) з додатковими корпоративними функціями. Обидві версії підтримують однаковий базовий функціонал, але Cube Cloud включає хостинг, функції безпеки та інтеграції з популярними BI-інструментами, такими як Tableau і Power BI.

Початок роботи з Cube.js простий, незалежно від того, чи оберете ви відкриту версію або хмарну. Ось як це зробити:

Для Cube Cloud (рекомендується):

• Зареєструйтесь для безкоштовного акаунта на cube.dev

• Підключіть ваше джерело даних (Snowflake, BigQuery, Postgres тощо)

• Використовуйте візуальний редактор моделей даних для визначення метрик і вимірів

• Автоматично генеруйте API та тестуйте запити

• Підключайте ваші BI-інструменти або додатки до згенерованих кінцевих точок

Для самостійного розгортання Cube Core:

• Встановіть через Docker або npm-пакет

• Налаштуйте підключення до бази даних

• Визначте моделі даних за допомогою файлів YAML або JavaScript

• Запустіть сервер розробки для тестування налаштувань

Кращі практики для успіху:

• Починайте з простих метрик і поступово додавайте складність

• Використовуйте вбудовані функції кешування для покращення продуктивності

• Організовуйте моделі даних за допомогою папок і просторів імен

• Використовуйте попередні агрегації для часто використовуваних запитів

• Керуйте змінами моделей даних за допомогою системи контролю версій

• Ретельно тестуйте API перед підключенням до продуктивних додатків

• Універсальний семантичний шар для послідовного доступу до даних

• REST, GraphQL та SQL API з автооптимізацією

• Інтелектуальне кешування та попередні агрегації для швидких запитів

• Понад 20 конекторів джерел даних, включаючи Snowflake, BigQuery

• Кодове моделювання даних із підтримкою контролю версій

• Контроль безпеки на рівні рядків і стовпців

• Нативні інтеграції з BI-інструментами (Tableau, Power BI, Excel)

• Варіанти з відкритим кодом та керовані хмарні рішення

• Оновлення даних у реальному часі та потокова передача

• Візуальний редактор моделі даних