vulcan sql

Qu'est-ce que Vulcansql?

Vulcansql est un cadre API de données analytique pour les agents d'IA et les applications de données . Il vise à aider les professionnels des données à fournir des API RESTfuls des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données beaucoup plus faciles et sécurisés. Il transforme votre SQL en API en un rien de temps!

Pourquoi vulcansql?

Compte tenu de la grande quantité de données analytiques dans les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données, il n'y a actuellement pas de méthode facile pour que les professionnels des données partagent les données avec les parties prenantes pertinentes pour les cas d'utilisation commerciale opérationnels.

Sans un cadre spécialisé pour rationaliser la création d'API pour les agents et les applications d'IA pour interagir avec les bases de données et les entrepôts de données, les développeurs doivent aujourd'hui entreprendre un processus plus manuel et complexe. Cette approche est livrée avec plusieurs points de douleur et défis:

Approche traditionnelle et points de douleur

1. Développement des API personnalisés:

• Compte tenu du temps : les développeurs doivent coder manuellement les API, ce qui peut prendre du temps, en particulier pour les applications complexes ou lorsqu'ils traitent de plusieurs sources de données.
• Sous les erreurs : le codage manuel augmente le risque de bogues et d'erreurs, ce qui peut affecter la fiabilité et les performances des API.

2. Complexité d'intégration:

• Diverses sources de données : l'intégration de plusieurs sources de données avec différents formats et protocoles nécessite des efforts et une expertise importants.
• Manque de normalisation : sans approche standardisée, chaque API peut suivre différentes conventions, ce qui rend plus difficile pour les agents de l'IA d'interagir avec eux de manière cohérente.

3. Sécurité et conformité:

• Risques de sécurité : s'assurer que les API sont sécurisées et que l'accès aux données est conforme aux réglementations (par exemple, RGPD, HIPAA) nécessite des couches de travail supplémentaires, y compris l'authentification, l'autorisation et le chiffrement des données.
• Offres de maintenance : les exigences de sécurité et de conformité peuvent évoluer, nécessitant une maintenance continue et des mises à jour des API.

4. Évolutivité et performances:

• Préoccupations d'évolutivité : les API sur mesure peuvent ne pas être optimisées pour l'évolutivité, ce qui conduit à des problèmes de performances à mesure que le nombre de demandes ou le volume de données augmente.
• EXPOSITION DES RESSOURCES : L'optimisation des performances et de l'évolutivité peut nécessiter des ressources importantes, à la fois en termes de temps de développement et d'infrastructure.

5. Documentation et convivialité:

• Manque de documentation : Documenter correctement les API pour une compréhension et une utilisation faciles par d'autres développeurs ou agents d'IA peut être négligé ou sous-évalué.
• Problèmes d'utilisation : sans documentation claire et complète, il devient difficile pour les autres de s'intégrer et d'utiliser efficacement les API.

Avec Vulcansql, vous pouvez

• Développement rapide et intégration : En abstraction des complexités de l'interaction directe avec les bases de données et les entrepôts de données, les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de niveau supérieur de leurs applications. Cela réduit le temps de développement et simplifie le processus d'intégration des capacités d'IA dans les applications.

• Standardisation : L'utilisation des documents OpenAPI pour l'interaction fournit un moyen standardisé pour les agents de l'IA de comprendre et d'interagir avec différentes API. Cela favorise l'interopérabilité entre divers systèmes et outils, ce qui facilite l'intégration avec un large éventail de services et de sources de données.

• Évolutivité et maintenance : une approche axée sur la création de l'API peut faciliter l'échelle et maintenir les API au fil du temps. Les modifications du schéma de données sous-jacentes ou de la logique métier peuvent être propagées aux API plus efficacement, sans avoir besoin d'ajustements manuels approfondis.

• Accessibilité : rendre les données plus accessibles aux agents d'IA via des API bien définies peut débloquer de nouvelles informations et capacités en tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'analyse. Cela peut améliorer les processus décisionnels et automatiser les tâches de routine, entre autres avantages.

Aire de jeux en ligne

Utilisez une aire de jeux en ligne pour goûter à Vulcansql!

Installation

Veuillez visiter le guide d'installation.

Exemples

Besoin d'inspiration? Voici une compilation sélectionnée d'exemples montrant comment vous pouvez utiliser Vulcansql!

Comment fonctionne Vulcansql?

Construire

Vulcansql offre une expérience de développement similaire à DBT. Insérez simplement les variables dans votre SQL de modèle. Vulcansql accepte les entrées de votre API et génère des instructions SQL à la volée.

Accélérer

Vulcansql utilise DuckDB comme couche de mise en cache, augmentant votre vitesse de requête et réduisant le temps de réponse de l'API. Cela signifie des API de données plus rapides et plus lisses pour vous et moins de pression sur vos sources de données.

Déployer

Vulcansql propose des options de déploiement flexibles - que vous préfériez des configurations Docker ou des commandes. Notre commande package aide à regrouper vos actifs, assurant une transition en douceur du développement au déploiement de vos API de données.

❤️ Partager

Vulcansql propose de nombreuses options de partage de données, intégrant de manière transparente vos données dans des applications familières dans votre flux de travail et créez des agents d'IA.

Documentation

Vous trouverez ci-dessous quelques scénarios courants qui pourraient être intéressés:

• Commencer
• Introduction
• Guides pour construire des API de données
  • Connexion aux sources de données
  • Écrire des modèles SQL
  • Ensembles de données de mise en cache
  • Gestion des erreurs
  • Validation des paramètres de l'API
  • Confidentialité des données
• Extensions
• Configurations API
• Déploiement

Cas d'utilisation

? Agents AI : rationalisez la création d'API pour que les agents d'IA interagissent avec les bases de données et les entrepôts de données.

? Analyse destinée à la clientèle : Exposez l'analyse dans votre produit SaaS pour que les clients comprennent comment le produit fonctionne pour eux via des tableaux de bord, des informations et des rapports clients.

? Partage de données : partage des données avec des partenaires, des fournisseurs ou des clients, ce qui nécessite un moyen sécurisé et évolutif d'exposer des données.

Outils internes : intégration avec des outils internes comme Zapier, Appsmith et Retools, etc.

Communauté

• S'il y a des problèmes, veuillez visiter les problèmes de GitHub.