Новое в dbt: разрешение моделям Python в Snowflake доступ к интернету​

С выпуском dbt 1.8, dbt добавил поддержку интеграций внешнего доступа Snowflake, что позволяет использовать dbt + AI для обогащения ваших данных. Это позволяет выполнять запросы к внешним API в моделях Python в dbt, что было необходимо для клиента dbt Cloud, EQT AB. Узнайте, почему им это было нужно и как они помогли разработать и внедрить эту функцию!

Обзор​

За три года работы в команде Partner Engineering в dbt Labs, самый частый вопрос, который мне задавали, это: как мы можем интегрироваться с dbt? Поскольку эти разговоры часто начинаются с одного и того же, я решил создать это руководство, чтобы больше не быть препятствием для получения основной информации. Это также позволяет нам пропустить вводную часть и быстрее перейти к интересным обсуждениям, например, как может выглядеть совместное решение для наших клиентов.

Это руководство не включает информацию о том, как интегрироваться с dbt Core. Если вас интересует создание адаптера dbt, пожалуйста, ознакомьтесь с руководством по разработке адаптеров.

Вместо этого мы сосредоточимся на интеграции с dbt Cloud. Интеграция с dbt Cloud является ключевым требованием для того, чтобы стать технологическим партнером dbt Labs, открывая двери для различных совместных коммерческих возможностей.

Здесь я расскажу, как начать, какие потенциальные случаи использования вы хотите решить и точки интеграции для этого.