Die Verwaltung von Datenmodellen im großen Maßstab ist eine häufige Herausforderung für Datenteams, die dbt (Datenerstellungstool). Zunächst beginnen die Groups oft mit einfachen Modellen, die leicht zu verwalten und einzusetzen sind. Datenvolumen wächst Und Geschäft Bedürfnisse evolveDie Komplexität dieser Modelle erhöht sich.
Dieser Verlauf führt oft zu einer monolithisch Repository wo alle Abhängigkeiten miteinander verflochten sind, was es schwierig für verschiedene Groups zusammenarbeiten effizient. Um dieses Downside anzugehen, kann es für Datenteams von Vorteil sein, ihre Datenmodelle auf mehrere dbt-Projekte zu verteilen. Dieser Ansatz fördert nicht nur bessere Organisation und Modularität sondern verbessert auch die Skalierbarkeit und Wartbarkeit der gesamten Dateninfrastruktur.
Eine erhebliche Komplexität, die durch die Handhabung mehrerer dbt-Projekte entsteht, ist die Artwork und Weise, wie sie ausgeführt und bereitgestellt werden. Die Verwaltung von Bibliotheksabhängigkeiten wird zu einem kritischen Downside, insbesondere wenn verschiedene Projekte unterschiedliche Versionen von dbt erfordern. Obwohl dbt Cloud eine robuste Lösung für die Planung und Ausführung von Multi-Repo-dbt-Projekten bietet, ist dies mit erheblichen Investitionen verbunden, die sich nicht jede Organisation leisten kann oder findet …