Cube
Cube는 조직이 강력하고 빠르며 일관된 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있도록 데이터 모델링, 분석 및 AI 기능을 결합한 범용 시맨틱 레이어 플랫폼입니다.
https://cube.dev/product/cube?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Feb 13, 2026
Cube이란?
Cube는 다양한 데이터 소스를 데이터 애플리케이션, 임베디드 분석, BI 도구, LLM 및 AI 에이전트에 연결하는 시맨틱 레이어를 제공하는 오픈 소스 분석 플랫폼입니다. 2018년에 Cube.js로 처음 출시되었으며, 오픈 소스 코어(Cube Core)와 엔터프라이즈급 클라우드 버전(Cube Cloud)을 모두 제공하는 포괄적인 솔루션으로 발전했습니다. 이 플랫폼은 개발자와 데이터 팀이 조직 전체에서 데이터 일관성 및 거버넌스를 유지하면서 분석 워크플로우를 관리할 수 있도록 설계되었습니다.
Cube의 주요 기능
Cube는 데이터베이스와 프런트엔드 애플리케이션 사이의 미들웨어 역할을 하는 범용 시맨틱 레이어 플랫폼으로, AI 기반 분석 기능을 제공합니다. 조직이 데이터 모델, 메트릭 및 비즈니스 로직을 한 번 정의하여 다양한 도구와 팀에서 일관되게 사용할 수 있도록 지원하며, 자연어 쿼리, 자동 SQL 생성, 실시간 분석, 다양한 BI 도구 및 AI 에이전트와의 통합과 같은 기능을 제공합니다.
범용 시맨틱 레이어: 표준 API를 통해 여러 도구 및 애플리케이션에서 액세스할 수 있는 데이터 모델, 메트릭 및 비즈니스 로직을 정의하고 관리하는 중앙 집중식 방법을 제공합니다.
AI 기반 분석: 시맨틱 컨텍스트를 통해 환각에 대한 기본 제공 안전 장치와 함께 자연어 쿼리 및 자동 보고서 생성을 지원합니다.
코드 우선 데이터 모델링: 팀이 YAML 또는 JavaScript를 사용하여 데이터 모델을 코드로 관리할 수 있도록 하여 버전 제어, 자동화된 테스트 및 협업 개발을 가능하게 합니다.
엔터프라이즈급 보안: 프로덕션 규모 배포를 위한 강력한 보안 기능, 액세스 제어 및 규정 준수 기능을 제공합니다.
Cube의 사용 사례
임베디드 분석: 일관된 성능과 보안으로 고객 대면 애플리케이션에 직접 분석 기능을 구축하고 통합합니다.
실시간 분석: 최신 정보에 대한 통찰력을 얻기 위해 Kafka 및 ksqlDB와의 통합을 통해 스트리밍 데이터 분석을 지원합니다.
AI/LLM 통합: AI 챗봇 및 LLM에 시맨틱 컨텍스트를 제공하여 정확하고 의미 있는 데이터 분석을 보장합니다.
비즈니스 인텔리전스: Power BI, Tableau, Looker와 같은 다양한 BI 도구와 연결하여 조직 전체에서 일관된 보고를 제공합니다.
장점
강력한 커뮤니티 지원을 갖춘 오픈 소스 기반
여러 데이터 소스 및 도구와의 유연한 통합
개발 시간 및 유지 관리 노력을 줄입니다.
단점
코어 오픈 소스 버전에는 클라우드 버전에서 사용할 수 있는 일부 기능이 없습니다.
엔터프라이즈 기능에는 유료 클라우드 구독이 필요합니다.
Cube 사용 방법
새 Cube 프로젝트 생성: 프로젝트를 위한 새 디렉토리를 만들고 Docker를 사용하여 초기 구성을 설정합니다. 다음을 실행합니다: mkdir my-first-cube-project && cd my-first-cube-project && touch docker-compose.yml
Docker 환경 구성: Cube 이미지 설정, 포트(4000:4000, 15432:15432) 및 개발 모드 활성화(CUBEJS_DEV_MODE=true)를 사용하여 docker-compose.yml에 구성을 추가합니다.
Cube 시작: 'docker-compose up' 명령을 사용하여 Docker 컨테이너를 실행합니다. http://localhost:4000에서 개발자 플레이그라운드에 액세스합니다.
데이터 소스 연결: 개발자 플레이그라운드에서 데이터베이스 연결 마법사를 사용하여 데이터 소스를 연결하거나 데모 배포를 사용합니다. 이렇게 하면 데이터베이스 자격 증명이 포함된 .env 파일이 생성됩니다.
데이터 모델 생성: model/cubes 디렉토리를 만들고 .yml 또는 .js 파일을 추가하여 데이터 모델을 정의합니다. 각 큐브는 측정값과 차원을 사용하여 데이터베이스의 테이블 또는 엔터티를 나타내야 합니다.
큐브 정의: 큐브 정의 파일에서 sql_table, 측정값, 차원 및 필요한 조인을 지정합니다. 더 나은 이해를 위해 사람이 읽을 수 있는 이름과 설명을 사용합니다.
뷰 생성: model/views 디렉토리에서 뷰를 설정하여 서로 다른 큐브에서 측정값과 차원을 선택하여 소비자를 위한 데이터 제품을 만듭니다.
쿼리 테스트: 개발자 플레이그라운드를 사용하여 쿼리를 테스트하고 데이터 모델이 올바르게 작동하는지 확인합니다.
보안 구현: 프로덕션 사용을 위해 보안 정책 및 인증을 구성합니다. 프로덕션으로 이동할 때 CUBEJS_DEV_MODE를 비활성화합니다.
시각화 도구 연결: BI 도구와 통합하거나 Cube의 REST API 또는 WebSocket 연결을 사용하여 사용자 지정 시각화를 구축합니다.
Cube 자주 묻는 질문
Cube는 보편적인 시맨틱 레이어, 기본 BI 및 AI 에이전트를 갖춘 에이전트 분석 플랫폼으로, 조직이 공급업체 종속 없이 자율 분석을 배포할 수 있도록 지원합니다.
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