Hasura Как использовать

Hasura is a powerful metadata-driven platform that instantly generates production-ready GraphQL APIs from existing databases and data sources, enabling rapid API development with built-in security and governance features.
Посмотреть больше

Как использовать Hasura

1. Choose Deployment Option: Select between Hasura Cloud (fully-managed), self-hosted Docker deployment, or Enterprise Edition. For beginners, Hasura Cloud is recommended for quick setup.
2. Connect Database: Add a data source by connecting to your existing database (PostgreSQL, MySQL, MongoDB etc.) through the Hasura Console. Provide the database connection URL and display name.
3. Set Up Authentication: Integrate an authentication provider like Auth0. Configure the authentication webhook in Hasura to verify tokens and handle user authentication for API requests.
4. Define Data Models: Use the Hasura Console to introspect your database schema or create new tables. The metadata-driven approach automatically generates GraphQL APIs based on your data model.
5. Configure Permissions: Set up role-based access control (RBAC) and row-level security policies through the Hasura Console to secure your APIs and data access.
6. Create Custom Business Logic: Implement custom business logic using Hasura Actions for complex operations, and set up event triggers to react to database changes.
7. Test APIs: Use the built-in GraphQL API Explorer in Hasura Console to test queries, mutations, and subscriptions against your data.
8. Deploy to Production: Use Hasura CLI to manage metadata, apply migrations, and deploy your project to production environment. For Hasura Cloud, you can use CLI or GitHub integration.
9. Monitor and Scale: Use the Hasura Console to monitor API performance, analyze usage metrics, and scale resources as needed.

Часто задаваемые вопросы о Hasura

Hasura is a metadata-powered platform that provides a unified data service layer, allowing developers to build GraphQL APIs on top of existing databases. It's a SaaS product that simplifies backend API development by automatically generating APIs based on your database schema.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Hasura

Mediatr
Mediatr
MediatR — это популярная открытая библиотека .NET, реализующая паттерн Медиатор для предоставления простой и гибкой обработки запросов/ответов, обработки команд и уведомлений, при этом способствуя снижению связности между компонентами приложения.
UsageGuard
UsageGuard
UsageGuard — это безопасная AI-платформа, предоставляющая унифицированный доступ к нескольким поставщикам LLM с встроенными средствами защиты, модерации и контроля затрат.
APIPark
APIPark
APIPark — это открытая, многофункциональная платформа шлюза ИИ и портала для разработчиков API, которая позволяет организациям быстро создавать внутренние порталы API, управлять несколькими моделями ИИ и оптимизировать управление жизненным циклом API с корпоративными функциями безопасности и управления.
API Fabric
API Fabric
API Fabric — это генератор приложений, управляемый ИИ, который помогает создавать API и фронтенды, описывая требования к приложению через естественные языковые запросы.

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Hasura

Together AI
Together AI
Together AI — это облачная платформа для создания и запуска генеративных моделей ИИ, предлагающая высокую производительность, низкие затраты и масштабируемую инфраструктуру для тренировки, дообучения и вывода.
Bland AI
Bland AI
Bland AI — платформа для разработчиков, предназначенная для создания приложений для телефонных звонков на базе ИИ в масштабе, предлагающая такие функции, как клонирование голоса, передача звонков в реальном времени и интеграция с внешними API.
Mubert
Mubert
Mubert — это экосистема музыки без роялти, управляемая искусственным интеллектом, которая генерирует персонализированные саундтреки для создателей контента, брендов и разработчиков с использованием искусственного интеллекта.
Convex
Convex
Convex - это полнофункциональная платформа разработки на TypeScript, которая позволяет создавать веб-приложения с мгновенным обновлением с использованием документальной базы данных.