Cube Orchestration API：优化数据管道与语义层集成的终极指南

如今，数据管道的构建可以类比为乐高玩具的拼接，由各种颜色和功能的数据工具组合而成。然而，与乐高积木的完美契合不同，数据工具的集成往往需要额外的润滑剂（如 WD-40）和大量的时间投入。这种复杂性为数据编排工具的出现提供了充分的理由，它们在将数据管道各部分粘合在一起方面发挥了重要作用。

在 Cube，我们始终致力于确保语义层能够与现代数据堆栈中的其他工具实现无缝集成和互操作。通过支持多种数据源和数据消费者，我们不断倾听用户和客户的需求，深入了解他们的使用场景，并帮助他们实现相关的集成。

编排 API 的功能与特点

过去三年间，Cube 开发了一套强大的 API，用于将数据从语义层传递到各种数据消费者。这些 API 的核心是一个名为 /v1/预聚合/作业 的端点，它提供了以下功能：

• 触发预聚合生成作业：用户可以通过该端点启动预聚合的生成任务。
• 检索作业状态：实时查看预聚合作业的执行状态。
• 灵活的预聚合重建选项：支持全局重建所有预聚合（相当于使整个多维数据集的缓存失效），也可以在更细粒度的层级上操作，例如仅重建特定数据源或特定多维数据集成员的预聚合。

这种灵活性使得用户能够根据实际需求优化数据管道的性能和效率。

与主流数据编排工具的集成

为了进一步简化用户的操作，我们在文档中提供了详细的指南和链接，帮助用户快速上手 Orchestration API，并与以下三种流行的数据编排工具集成：

• Airflow：广泛应用于任务调度和工作流管理的工具。
• Dagster：专注于数据管道开发和管理的现代化工具。
• Prefect：提供强大功能的工作流自动化平台。

这些集成包由 Cube 社区的成员贡献，我们对此表示由衷的感谢。通过这些工具，用户可以轻松地将 Cube 的语义层融入现有的数据管道中，实现更高效的数据处理和管理。

我们非常期待听到您在使用 Orchestration API 时的反馈，以及它如何帮助您将多维数据集与数据编排工具集成，从而更好地优化您的数据管道。

总结

Cube 的 Orchestration API 为用户提供了强大的工具，能够轻松地将语义层与流行的数据编排工具集成。无论是通过灵活的预聚合管理，还是与 Airflow、Dagster 和 Prefect 的无缝协作，这些功能都显著提升了数据管道的效率和可操作性。如果您正在寻找一种方法来优化数据处理流程，不妨尝试将 Cube 的语义层与您的数据编排工具相结合，探索其带来的潜在价值。

原文链接: https://cube.dev/blog/introducing-orchestration-api