О Canvas
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.
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.
- Модели могут быть материализованы в продакшене с помощью оркестрации dbt или собраны напрямую в схеме разработки пользователя.
- Интеграция с Catalog и Studio IDE.
Предварительные требования для Canvas
Перед использованием Canvas необходимо:
- Иметь учетную запись dbt Enterprise или Enterprise+.
- Иметь лицензию разработчика 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, GitLab или Azure DevOps 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, чтобы регулярно получать обновления.
- У вас должен быть доступ только для чтения к среде Staging с данными, чтобы выполнять
runв Canvas. Подробнее о настройке необходимого доступа для группы пользователей Canvas см. в разделе Настройка разрешений на уровне среды.
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, Оплата и Условия использования dbt.
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:
