vulcan sql

¿Qué es Vulcansql?

VulcansQL es un marco de API de datos analíticos para agentes de IA y aplicaciones de datos . Su objetivo es ayudar a los profesionales de los datos a entregar API RESTful de bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos mucho más fáciles y seguros. ¡Convierte tu SQL en API en poco tiempo!

¿Por qué vulcansql?

Dada la gran cantidad de datos analíticos en bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos, actualmente no existe un método fácil para que los profesionales de datos compartan datos con las partes interesadas relevantes para los casos de uso comercial operativo.

Sin un marco especializado para optimizar la creación de API para agentes y aplicaciones de IA para interactuar con bases de datos y almacenes de datos, los desarrolladores de hoy deben realizar un proceso más manual y complejo. Este enfoque viene con varios puntos débiles y desafíos:

Enfoque tradicional y puntos débiles

1. Desarrollo de API personalizado:

• Lurado : los desarrolladores deben codificar manualmente las API, que pueden llevar mucho tiempo, especialmente para aplicaciones complejas o al tratar con múltiples fuentes de datos.
• Propenso a errores : la codificación manual aumenta el riesgo de errores y errores, lo que puede afectar la confiabilidad y el rendimiento de las API.

2. Complejidad de integración:

• Diversas fuentes de datos : la integración de múltiples fuentes de datos con diferentes formatos y protocolos requiere un esfuerzo y experiencia significativos.
• Falta de estandarización : sin un enfoque estandarizado, cada API podría seguir diferentes convenciones, lo que dificulta que los agentes de IA interactúen con ellos de manera consistente.

3. Seguridad y cumplimiento:

• Riesgos de seguridad : garantizar que las API sean seguras y que el acceso a los datos cumpla con las regulaciones (por ejemplo, GDPR, HIPAA) requiere capas adicionales de trabajo, incluida la autenticación, la autorización y el cifrado de datos.
• Gastos generales de mantenimiento : los requisitos de seguridad y cumplimiento pueden evolucionar, lo que requiere mantenimiento continuo y actualizaciones de las API.

4. Escalabilidad y rendimiento:

• Preocupaciones de escalabilidad : las API personalizadas pueden no estar optimizadas para la escalabilidad, lo que lleva a problemas de rendimiento a medida que crece el número de solicitudes o el volumen de datos.
• Intensivo en recursos : la optimización para el rendimiento y la escalabilidad puede requerir recursos significativos, tanto en términos de tiempo de desarrollo como de infraestructura.

5. Documentación y usabilidad:

• Falta de documentación : la documentación adecuada de las API para una fácil comprensión y uso de otros desarrolladores o agentes de IA puede pasarse por alto o subestimarse.
• Problemas de usabilidad : sin documentación clara e integral, se vuelve desafiante para otros integrarse y usar las API de manera efectiva.

Con vulcansql puedes

• Desarrollo e integración rápida : al abstraer las complejidades de interactuar directamente con bases de datos y almacenes de datos, los desarrolladores pueden centrarse en la lógica de nivel superior de sus aplicaciones. Esto reduce el tiempo de desarrollo y simplifica el proceso de integrar las capacidades de IA en las aplicaciones.

• Estandarización : la utilización de documentos de OpenAPI para la interacción proporciona una forma estandarizada para que los agentes de IA entiendan e interactúen con diferentes API. Esto promueve la interoperabilidad entre varios sistemas y herramientas, lo que facilita la integración con una amplia gama de servicios y fuentes de datos.

• Escalabilidad y mantenimiento : un enfoque impulsado por la plantilla para la creación de API puede facilitar la escala y mantener las API con el tiempo. Los cambios en el esquema de datos subyacente o la lógica comercial se pueden propagar a las API de manera más eficiente, sin la necesidad de ajustes manuales extensos.

• Accesibilidad : hacer que los datos sean más accesibles para los agentes de IA a través de API bien definidas puede desbloquear nuevas ideas y capacidades aprovechando el aprendizaje automático y el análisis. Esto puede mejorar los procesos de toma de decisiones y automatizar tareas de rutina, entre otros beneficios.

Parque infantil

¡Use el patio de recreo en línea para probar VulcansQL!

Instalación

Visite la guía de instalación.

Ejemplos

¿Necesitas inspiración? ¡Aquí hay una compilación seleccionada de ejemplos que muestran cómo puede usar VulcansQL!

¿Cómo funciona Vulcansql?

Construir

VulcansQL ofrece una experiencia de desarrollo similar a DBT. Simplemente inserte variables en su SQL plantado. VulcansQL acepta la entrada de su API y genera declaraciones SQL sobre la marcha.

Acelerar

VulcansQL usa DuckDB como una capa de almacenamiento en caché, aumenta la velocidad de la consulta y reduce el tiempo de respuesta de API. Esto significa API de datos más rápidas y más suaves para usted y menos tensión en sus fuentes de datos.

Desplegar

VulcansQL ofrece opciones de implementación flexibles, ya sea que prefiera las configuraciones Docker o basadas en comandos. Nuestro comando package ayuda a agrupar sus activos, asegurando una transición sin problemas del desarrollo a la implementación de sus API de datos.

❤️ Compartir

VulcansQL ofrece muchas opciones de intercambio de datos, integrando sin problemas sus datos en aplicaciones familiares dentro de su flujo de trabajo y construir agentes de IA.

Documentación

A continuación se presentan algunos escenarios comunes que puede estar interesado:

• Empezando
• Introducción
• Guías para construir API de datos
  • Conectarse a fuentes de datos
  • Escribiendo plantillas SQL
  • Conjuntos de datos de almacenamiento en caché
  • Manejo de errores
  • Validación de parámetros de API
  • Privacidad de datos
• Extensiones
• Configuraciones de API
• Despliegue

Casos de uso

? Agentes de IA : optimizar la creación de API para que los agentes de IA interactúen con bases de datos y almacenes de datos.

? Análisis orientado al cliente : Exponga el análisis en su producto SaaS para que los clientes comprendan cómo se desempeña el producto a través de paneles de clientes, ideas e informes.

? Compartir datos : compartir datos con socios, proveedores o clientes, que requiere una forma segura y escalable de exponer datos.

Herramientas internas : integración con herramientas internas como Zapier, AppSmith y Retorss, etc.

Comunidad

• Si hay algún problema, visite los problemas de GitHub.