Cube
Cubeは、データモデリング、分析、およびAI機能を組み合わせて、組織が強力で高速かつ一貫性のあるデータアプリケーションを構築できるようにするユニバーサルセマンティックレイヤープラットフォームです。
https://cube.dev/product/cube?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月13日
Cubeとは
Cubeは、さまざまなデータソースをデータアプリケーション、組み込み分析、BIツール、LLM、およびAIエージェントに接続するセマンティックレイヤーを提供するオープンソースの分析プラットフォームです。元々は2018年にCube.jsとしてローンチされ、オープンソースコア（Cube Core）とエンタープライズ対応のクラウドバージョン（Cube Cloud）の両方を提供する包括的なソリューションに進化しました。このプラットフォームは、開発者とデータチームが組織全体のデータの一貫性とガバナンスを維持しながら、分析ワークフローを管理できるように設計されています。
Cubeの主な機能
Cubeは、データベースとフロントエンドアプリケーションの間でミドルウェアとして機能するユニバーサルなセマンティックレイヤープラットフォームであり、AIを活用した分析機能を提供します。組織はデータモデル、メトリクス、ビジネスロジックを一度定義し、さまざまなツールやチームで一貫して使用できます。自然言語クエリ、自動SQL生成、リアルタイム分析、およびさまざまなBIツールやAIエージェントとの統合などの機能を提供します。
ユニバーサルセマンティックレイヤー: 標準APIを介して複数のツールやアプリケーションからアクセスできるデータモデル、メトリクス、ビジネスロジックを定義および管理するための一元化された方法を提供します
AIを活用した分析: セマンティックコンテキストを通じて、自然言語クエリと自動レポート生成を可能にし、幻覚に対する組み込みの保護手段を提供します
コードファーストデータモデリング: チームはYAMLまたはJavaScriptを使用してデータモデルをコードとして管理でき、バージョン管理、自動テスト、および共同開発を可能にします
エンタープライズグレードのセキュリティ: 本番環境規模のデプロイメントに対応する、堅牢なセキュリティ機能、アクセス制御、およびコンプライアンス機能を提供します
Cubeのユースケース
組み込み分析: 一貫したパフォーマンスとセキュリティを備えた、顧客向けのアプリケーションに分析機能を直接構築および統合します
リアルタイム分析: 最新の洞察を得るために、KafkaおよびksqlDBとの統合を通じてストリーミングデータ分析をサポートします
AI/LLM統合: AIチャットボットとLLMにセマンティックコンテキストを提供し、正確で意味のあるデータ分析を保証します
ビジネスインテリジェンス: 組織全体で一貫したレポート作成のために、Power BI、Tableau、LookerなどのさまざまなBIツールと接続します
メリット
強力なコミュニティサポートを備えたオープンソースの基盤
複数のデータソースおよびツールとの柔軟な統合
開発時間とメンテナンスの労力を削減します
デメリット
コアオープンソースバージョンには、クラウドバージョンで利用可能な機能がいくつかありません
エンタープライズ機能には、有料のクラウドサブスクリプションが必要です
Cubeの使い方
新しいCubeプロジェクトを作成する: プロジェクトの新しいディレクトリを作成し、Dockerを使用して初期構成を設定します。実行: mkdir my-first-cube-project && cd my-first-cube-project && touch docker-compose.yml
Docker環境を構成する: Cubeイメージの設定、ポート（4000:4000、15432:15432）、および開発モードが有効（CUBEJS_DEV_MODE=true）で、docker-compose.ymlに構成を追加します。
Cubeを起動する: 'docker-compose up'コマンドを使用してDockerコンテナを実行します。http://localhost:4000でDeveloper Playgroundにアクセスします。
データソースを接続する: Developer Playgroundのデータベース接続ウィザードを使用してデータソースを接続するか、デモデプロイメントを使用します。これにより、データベースの資格情報を含む.envファイルが作成されます。
データモデルを作成する: model/cubesディレクトリを作成し、.ymlまたは.jsファイルを追加してデータモデルを定義します。各キューブは、データベースのテーブルまたはエンティティをメジャーとディメンションで表す必要があります。
キューブを定義する: キューブ定義ファイルで、sql_table、メジャー、ディメンション、および必要な結合を指定します。理解を深めるために、人間が読める名前と説明を使用します。
ビューを作成する: model/viewsディレクトリにビューを設定して、さまざまなキューブからメジャーとディメンションを選択して、コンシューマー向けのデータ製品を作成します。
クエリをテストする: Developer Playgroundを使用してクエリをテストし、データモデルが正しく機能していることを確認します。
セキュリティを実装する: 本番環境で使用するためのセキュリティポリシーと認証を構成します。本番環境に移行するときは、CUBEJS_DEV_MODEを無効にします。
視覚化ツールを接続する: BIツールと統合するか、CubeのREST APIまたはWebSocket接続を使用してカスタム視覚化を構築します。
Cubeのよくある質問
Cubeは、ユニバーサルなセマンティックレイヤー、ネイティブBI、およびAIエージェントを備えたエージェント分析プラットフォームであり、組織がベンダーロックインなしで自律的な分析を展開できるようにします。
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