SQLFlow no local é um local ferramenta de linhagem de dadosO mecanismo completo do Gudu SQLFlow, implantado com Docker ou Kubernetes dentro da sua própria rede, analisa seu SQL (consultas, views, stored procedures, projetos dbt, bancos de dados inteiros) e produz diagramas de linhagem interativos em nível de coluna, enquanto cada linha de SQL permanece protegida pelo seu firewall. Ele é executado de forma totalmente isolada da internet e, como funciona por meio de análise estática do código SQL, nunca acessa as linhas das suas tabelas.
Deseja avaliar o motor primeiro? A mesma análise é realizada em SQLFlow Cloud, grátis no seu navegador.Cole uma consulta não confidencial e inspecione a saída em nível de coluna antes de falar com o departamento de compras.
Por que equipes regulamentadas precisam de uma ferramenta de linhagem de dados local?
O texto SQL é sensível mesmo quando não há dados associados a ele. Seu DDL expõe o esquema completo; suas views e procedures codificam a lógica de negócios, como modelos de risco. preços regras e filtros de fraude; e SQL ad-hoc frequentemente incorpora valores literais: números de conta em um ONDE cláusula, identificadores de pacientes em uma consulta de depuração. Enviar esse conjunto de dados para um fornecedor de SaaS é exatamente o tipo de transferência de dados para terceiros que as análises de segurança em bancos, provedores de saúde e agências governamentais visam impedir.
Ao mesmo tempo, essas são as organizações sob maior pressão para produzir rastreabilidade: a BCBS 239 espera que os bancos rastreiem os dados de risco até suas fontes, o mapeamento de dados do GDPR questiona quais campos fluem para onde e os auditores da SOX exigem procedência para os relatórios financeiros. A solução para essa contradição é executar o mecanismo de rastreabilidade onde o SQL já reside. É para isso que serve o SQLFlow On-Premise: a mesma análise descrita em nosso [link para o artigo/recurso]. Visão geral da ferramenta de linhagem de dados SQL, auto-hospedado.
Como funciona a implantação: Docker, Kubernetes, ambiente isolado da internet (air-gapped)
O SQLFlow On-Premise é distribuído como contêineres. Implante-o com Docker em um único host ou em seu cluster Kubernetes, caso sua equipe de plataforma utilize essa arquitetura para executar softwares. A licença cobre a instalação em dois servidores, portanto, uma instância de produção mais uma instância de teste ou de recuperação de desastres não têm custo adicional. Guias de instalação passo a passo estão disponíveis em [link para o guia de instalação]. docs.gudusoft.com.
A implementação funciona em uma rede totalmente isolada: o mecanismo não depende da nuvem e não precisa de uma conexão de internet de saída para analisar SQL. Se o seu ambiente for uma rede classificada ou uma zona de pagamento sem rotas de saída, o SQLFlow ainda funcionará. Os usuários acessam a plataforma por meio da interface web dentro da rede, e a mesma instância expõe uma API REST para automação.
A postura em relação à privacidade: apenas análise estática.
O modelo de privacidade do SQLFlow é simples de explicar a um analista de segurança, pois possui duas propriedades essenciais. Primeiro, trata-se de um analisador estático: ele calcula a linhagem analisando o código SQL, não observando consultas em tempo de execução ou amostrando tabelas, portanto, nunca lê dados de linhas; não há nenhum caminho de código que o faça. Segundo, na edição On-Premise, o próprio texto SQL nunca sai da sua rede. O que o SQLFlow lê opcionalmente via JDBC são os metadados do esquema (definições de tabelas, colunas e visualizações), que ele precisa para resolver o código. SELECIONE * e visualizar as referências com precisão.
Compare isso com as abordagens de linhagem baseadas em logs de tempo de execução, que são realmente boas em capturar o que foi executado em produção, mas exigem acesso contínuo aos logs de consultas e só conseguem visualizar as consultas que foram executadas. A análise estática abrange o código existente, incluindo procedimentos que são acionados apenas no final de cada trimestre, e não precisa de nada além do próprio SQL.
O que o motor faz
A versão On-Premise executa o mecanismo completo do SQLFlow, o mesmo que está por trás do SQLFlow Cloud. Ele é baseado no General SQL Parser, um front-end de compilador SQL comercial desenvolvido desde meados dos anos 2000 e validado com aproximadamente 13.600 conjuntos de testes por dialeto.
- Linhagem em nível de coluna: Para cada coluna de saída, são apresentadas as colunas de origem exatas que a alimentam, bem como as funções, conversões, subconsultas, junções e operadores de conjuntos utilizados ao longo do processo — resolvidos por meio de CTEs, visualizações e expansão em estrela.
- Linhagem direta versus indireta: colunas usadas em
ONDE,JUNTAR, eAGRUPAR PORAs cláusulas moldam os resultados sem aparecerem neles. O SQLFlow modela essa influência como um tipo de relacionamento separado e alternável, uma distinção que a maioria das ferramentas concorrentes não faz. - 39 analisadores sintáticos específicos para cada dialeto: Oracle, SQL Server, Teradata, DB2, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, PostgreSQL, Hive e mais 29 outros sistemas — gramáticas dedicadas para cada dialeto, e não um analisador ANSI genérico.
- Procedimentos armazenados e SQL dinâmico: Analisadores procedurais dedicados para Oracle PL/SQL e SQL Server T-SQL rastreiam a linhagem por meio de parâmetros e tabelas temporárias, resolvem SQL dinâmico e renderizam um gráfico de chamadas interativo de invocações de procedimento para procedimento.
- Diagramas ER da DDL: Relações de chave primária/chave estrangeira inferidas a partir do seu SQL, representadas como um diagrama de entidade-relacionamento.
- consulta de linhagem de IA (desde a versão 8.2.3): formula perguntas em linguagem simples; cada tabela e coluna citada pela IA é validada em relação ao gráfico analisado antes de ser exibida.
A profundidade dos procedimentos armazenados é crucial, principalmente em ambientes que utilizam infraestrutura local. Sistemas legados dos setores bancário e de saúde utilizam pacotes PL/SQL e T-SQL repletos de padrões como este:
CRIAR PROCEDIMENTO dbo.load_regional_summary COMO INÍCIO DECLARE @sql nvarchar(max) = N'INSERT INTO rpt.daily_summary (region, total_amount) SELECT region, SUM(amount) FROM stg.sales_daily GROUP BY region'; EXEC sp_executesql @sql; FIMA linhagem aqui reside dentro de uma string que só é executada em tempo de execução. O SQLFlow resolve o SQL dinâmico e se conecta. rpt.resumo_diário.valor_total voltar para stg.vendas_diárias.quantidadeFerramentas que ignoram o SQL dinâmico não geram nenhum relatório, o que, em uma auditoria, é pior do que um erro.
Projetado para propriedades, não para consultas individuais.
Implantações corporativas realizam varreduras em lote de conjuntos de dados com mais de 100 bancos de dados e mais de um milhão de colunas, armazenando-os em um repositório de linhagem persistente. Varreduras incrementais processam apenas o que foi alterado, de modo que a atualização noturna de um grande conjunto de dados não implica na análise completa dos dados. As entradas incluem metadados de banco de dados em tempo real via JDBC, arquivos SQL carregados, manifestos dbt, histórico de consultas do Snowflake, logs de consultas do Redshift e o extrator de metadados Grabit; as saídas incluem exportações em JSON, CSV e PNG, além da API REST.
Se você já utiliza um catálogo de dados, o SQLFlow não compete com ele: ele o alimenta. Plataformas com foco em catálogo, como DataHub, Microsoft Purview e OpenMetadata, são bons sistemas de registro para metadados, propriedade e descoberta, mas dependem de algo a montante para calcular a linhagem SQL precisa. O SQLFlow On-Premise inclui adaptadores de exportação para os três, podendo servir como o mecanismo de linhagem por trás do catálogo que suas equipes já utilizam. Para uma visão mais abrangente de como as categorias se encaixam, consulte nosso [link para o artigo/recurso adicional]. Comparação das melhores ferramentas de linhagem de dados.
Preços
O SQLFlow On-Premise tem preço definido por tipo de banco de dados (os dialetos SQL que você seleciona para análise), não por usuário ou por linha verificada. Cada licença inclui instalação em dois servidores e suporta 50 usuários por padrão.
| Licença | Subscrição | Uma vez | Inclui |
|---|---|---|---|
| Licença básica (um tipo de banco de dados) | $500/mês | $4,800 | Dois servidores, 50 usuários, mecanismo completo, API REST, adaptadores de exportação de catálogo. |
| Cada tipo de banco de dados adicional | +$100/mês | +$1,000 | Adicionado à mesma instalação |
Assim, um ambiente que abrange Oracle, SQL Server e Snowflake custa $700/mês ou $6.800 à vista, um valor que você pode incluir em uma solicitação de orçamento sem precisar de uma ligação de vendas. Os detalhes completos estão disponíveis em [link para o site/recurso]. página de preços.
Local vs. SQLFlow Cloud
| Nuvem SQLFlow | SQLFlow no local | |
|---|---|---|
| Onde ele corre | SaaS em sqlflow.gudusoft.com | Docker/Kubernetes na sua rede, com capacidade de isolamento físico (air-gap). |
| Para onde vai o seu SQL | Analisado em servidores hospedados pela Gudu | Nunca sai da sua infraestrutura |
| Preço | Plano gratuito; plano premium $49,99/mês | $500/mês ou $4.800 (pagamento único) por tipo de banco de dados. |
| Usuários | Por conta | 50 usuários por padrão |
| Ideal para | Indivíduos e equipes que desejam ter uma linhagem hoje | Bancos, instituições de saúde, governos e quaisquer entidades sujeitas às regras de residência de dados. |
Ambas as edições executam o mesmo analisador sintático e produzem a mesma linhagem. Um caminho comum é o de prototipagem em Nuvem SQLFlow Com o SQL higienizado, confirme a qualidade da saída nos seus procedimentos mais complexos e, em seguida, migre para o ambiente local para otimizar o espaço físico.
Mantenha o mecanismo de linhagem atrás do seu firewall.
Informe-nos a composição do seu banco de dados e o tamanho da sua infraestrutura, e definiremos o escopo da implementação — ou, se preferir, teste o mecanismo com SQL anonimizado no nível gratuito da nuvem.
Perguntas frequentes
O SQLFlow On-Premise pode ser executado completamente isolado da internet?
Sim. Ele é implantado como contêineres Docker ou Kubernetes e opera sem conexão de internet externa e sem dependência de nuvem no processo de análise.
O SQLFlow chega a ler os dados das minhas tabelas?
Não. O SQLFlow é um analisador estático: a linhagem é calculada analisando o código SQL. Opcionalmente, ele lê metadados de esquema (definições de tabelas, colunas e visualizações) via JDBC, mas nunca lê os dados das linhas e, em ambientes locais, o próprio texto SQL permanece dentro da sua rede.
Qual o custo do SQLFlow On-Premise?
$500/mês ou $4.800 (pagamento único) por tipo de banco de dados selecionado, cobrindo a instalação em dois servidores e 50 usuários por padrão. Cada tipo de banco de dados adicional custa +$100/mês ou +$1.000 (pagamento único) na mesma instalação.
Quantos usuários uma licença suporta?
Por padrão, cada licença permite 50 usuários. Para equipes maiores, contato Gudu Software para dimensionar a implementação.
Quais bancos de dados o SQLFlow On-Premise pode analisar?
39 dialetos, cada um com seu próprio analisador sintático: Oracle, SQL Server, Teradata, DB2, Sybase, Informix, PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Hive, Spark SQL e muito mais. O licenciamento é por tipo de banco de dados, portanto, você paga apenas pelos dialetos presentes em seu ambiente.
É possível inserir informações de linhagem em nosso catálogo de dados existente?
Sim. Adaptadores de exportação para DataHub, Microsoft Purview e OpenMetadata estão incluídos, juntamente com exportação em JSON e CSV e uma API REST para integrações personalizadas.
Integre a linhagem de dados à sua rede.
Informe-nos a composição do seu banco de dados e o tamanho da sua infraestrutura, e nós definiremos o escopo da implementação — ou comece com os guias de instalação e configure você mesmo.