CloudFlow Datastore ahora ejecuta SQL

Consulta, transforma y mantén tus tablas de Datastore con PostgreSQL, directamente dentro de un flow.

Las tablas de Datastore sirven muy bien para recordar cosas entre ejecuciones de un flow: qué recursos ya procesaste, los umbrales por cuenta, cuándo se ejecutó un job por última vez. Pero en cuanto querías calcular algo a partir de esos datos, chocabas con una pared. Get, Insert, Upsert y Delete pueden leer y guardar filas, pero no pueden promediar una columna, unir dos tablas ni responder "¿el número de hoy es inusual comparado con los últimos 30 días?". Esa lógica terminaba en nodos de Code o, más a menudo, en ninguna parte.

Ese vacío ya está cubierto. El nodo de Datastore tiene una nueva acción: Run SQL.

Qué obtienes

Run SQL ejecuta una sentencia completa con sintaxis de PostgreSQL sobre tus tablas de Datastore en CloudFlow. Las tablas se referencian por su nombre y los valores de pasos anteriores o de variables del flow se vinculan con parámetros :name, de modo que una fecha calculada por una transformación de Date/time se inserta directamente en tu cláusula WHERE. El editor valida la sentencia mientras escribes y, en el caso de un SELECT, deriva el esquema de salida al instante, para que los nodos posteriores puedan referenciar cada columna incluso antes de ejecutar el flow.

Y no se trata solo de SELECT. La acción cubre INSERT, UPDATE y DELETE, además del DDL que necesitas para una tabla que se mantiene sola: CREATE TABLE, agregar y eliminar columnas, y restricciones de unicidad. Ahora un flow puede crear su propia tabla de historial, hacer agregaciones sobre ella y depurar las filas más antiguas que su ventana de retención, todo con tres sentencias breves. Las sentencias se ejecutan bajo un rol de base de datos restringido, limitado a las tablas de tu organización, y cuando pruebas una sentencia que modifica datos, el editor te pide confirmación antes de tocar filas reales.

Empieza con el tutorial

Creamos un ejemplo funcional que aprovecha casi todo esto en un solo flow: el Cost spike sentinel. Cada mañana registra el gasto de AWS del día anterior por servicio en una tabla de Datastore, y luego un único SELECT con una CTE compara cada servicio contra su promedio móvil de los últimos 30 días y devuelve solo los servicios que superan la línea base en más de un 50 %. Un filtro y una notificación de Slack lo convierten en una alerta, y un DELETE mantiene la tabla con 90 días de historial. Sin base de datos externa y sin jobs en un warehouse.

El tutorial del Cost spike sentinel te guía paso a paso para construirlo desde cero, incluido el SQL exacto.

Run SQL ya está disponible para todos los que tienen acceso a Datastore en CloudFlow. Si construyes algo con esta acción, sobre todo ese tipo de análisis entre ejecuciones que antes requería una base de datos externa, cuéntanos. El mejor feedback viene de tablas y consultas reales.