# О Canvas

Платформа dbt | Enterprise, Enterprise+

Canvas позволяет быстро получать и преобразовывать данные в визуальном редакторе с поддержкой перетаскивания.

Canvas сохраняет преимущества разработки с кодом, включая точность, простоту отладки и проверки. При этом участники могут работать в привычной среде. Для запросов на естественном языке и задач с ИИ используйте [dbt Copilot в Canvas](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/build-canvas-copilot.md).

Эти модели компилируются напрямую в SQL и неотличимы от других dbt-моделей в ваших проектах:

* Визуальные модели находятся под версионным контролем в вашем провайдере Git.
* Все модели доступны между проектами в рамках [Mesh](https://docs.getdbt.tech/best-practices/how-we-mesh/mesh-1-intro.md).
* Модели могут быть материализованы в продакшене с помощью [оркестрации dbt](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/deployments.md) или собраны напрямую в схеме разработки пользователя.
* Интеграция с [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md) и [Studio IDE](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md).

[![Создание и редактирование моделей dbt в визуальном редакторе Canvas с поддержкой перетаскивания](/img/docs/dbt-platform/canvas/canvas.png?v=2 "Создание и редактирование моделей dbt в визуальном редакторе Canvas с поддержкой перетаскивания")](#)Создание и редактирование моделей dbt в визуальном редакторе Canvas с поддержкой перетаскивания

## Предварительные требования для Canvas

Перед использованием Canvas необходимо:

* Иметь учетную запись [dbt Enterprise или Enterprise+](https://www.getdbt.com/pricing).

* Иметь [лицензию разработчика](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/seats-and-users.md) с настроенными учетными данными пользователя.

* Использовать один из следующих адаптеров:

  * Bigquery
  * Databricks
  * Redshift
  * Snowflake
  * Trino

* Вы можете использовать Canvas с адаптерами, не указанными в списке, но некоторые функции могут быть пока недоступны.

* Используйте [GitHub](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/connect-github.md), [GitLab](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/connect-gitlab.md) или [Azure DevOps](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/connect-azure-devops.md) в качестве провайдера Git, подключённого к dbt через HTTPS.

  * Подключения по SSH пока не поддерживаются.
  * Использование Canvas с самостоятельно размещёнными или локальными развёртываниями любого Git-провайдера пока не поддерживается.

* У вас должен быть уже созданный проект dbt, в котором завершён запуск в среде Staging или Production.

* Убедитесь, что ваша среда разработки использует поддерживаемый [канал выпуска](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/dbt-release-tracks.md), чтобы регулярно получать обновления.

* У вас должен быть доступ только для чтения к [среде Staging](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/deploy-environments.md#staging-environment) с данными, чтобы выполнять `run` в Canvas. Подробнее о настройке необходимого доступа для группы пользователей Canvas см. в разделе [Настройка разрешений на уровне среды](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/environment-permissions-setup.md).

dbt Wizard — рекомендуемый агент для работы с dbt

dbt Wizard — рекомендуемый ИИ-агент для разработки данных с соблюдением правил управления в dbt. Он охватывает полный цикл разработки — исследование, создание, проверку и выпуск — с опорой на граф зависимостей, тесты, контракты и определения метрик вашего проекта dbt.

Дополнительную информацию см. в разделах [Часто задаваемые вопросы об ИИ в dbt](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/dbt-ai-faqs.md#is-dbt-wizard-the-same-as-dbt-copilot), [Оплата](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-ai/wizard-billing-faqs.md) и [Условия использования dbt](https://www.getdbt.com/terms-of-use).

## Обратная связь

Обратите внимание: всегда проверяйте код и контент, сгенерированные ИИ, так как они могут содержать ошибки или некорректные результаты.

Чтобы оставить обратную связь, пожалуйста, свяжитесь с вашей аккаунт-командой dbt Labs. Мы ценим ваши отзывы и предложения и используем их для улучшения Canvas.

## Ресурсы

Подробнее о Canvas:

* Как [работать с Canvas](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/use-canvas.md)
* [Краткое руководство по Canvas](https://docs.getdbt.tech/guides/canvas.md)
* [Курс по основам Canvas](https://learn.getdbt.com/learn/course/canvas-fundamentals) на [dbt Learn](https://learn.getdbt.com/catalog)