在 Google Cloud 上大规模部署 dbt 项目

大规模管理数据模型是使用 dbt（数据构建工具）的数据团队面临的常见挑战。最初，团队通常从易于管理和部署的简单模型开始。然而，随着数据量的增长和业务需求的发展，这些模型的复杂性也随之增加。

dbt（数据构建工具） 数据量增长 业务 需求 发展 复杂性 增加

这种进展通常会导致一个单一的存储库，其中所有依赖关系都交织在一起，使得不同的团队难以有效协作。为了解决这个问题，数据团队可能会发现将他们的数据模型分布在多个 dbt 项目中是有益的。这种方法不仅可以促进更好的组织和模块化，还可以增强整个数据基础设施的可扩展性和可维护性。

整体式 存储库 困难 协作 更好的组织和模块化

处理多个 dbt 项目引入的一个重大复杂性是它们的执行和部署方式。管理库依赖关系成为一个关键问题，尤其是当不同的项目需要不同版本的 dbt 时。虽然 dbt Cloud 为调度和执行多存储库 dbt 项目提供了强大的解决方案，但它需要大量投资，并非每个组织都能负担得起或找到……