# Переход на платформу dbt: начало работы

[Назад к гайдам](https://docs.getdbt.tech/guides.md) Общее расчетное время: 3–4 часа

[Menu ]()



## Введение

Переход с самостоятельно развернутого dbt на dbt platform упрощает рабочие процессы аналитической инженерии, позволяя командам разрабатывать, тестировать, развертывать и исследовать продукты данных в едином полностью управляемом программном сервисе. Слой данных — основа надежной аналитики и ИИ; dbt platform предоставляет средства управления, общие определения и надежность для масштабирования обоих направлений — без скрытых затрат самостоятельного размещения в виде рабочего времени инженеров и неэффективного использования вычислительных ресурсов.

Изучите нашу серию руководств из трех частей о переходе с самостоятельно развернутого dbt на dbt platform. Эта серия идеально подходит пользователям, которые стремятся упростить рабочие процессы и расширить возможности аналитики:

| Руководство                                                                                           | Информация                                                                                                           | Аудитория                                               |
| ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- |
| [Переход на dbt platform: что нужно знать](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-2.md)       | Узнайте, что следует учесть при переходе на dbt platform и какие способы перехода доступны.                          | Руководители команд<br />Администраторы                 |
| [Переход на dbt platform: начало работы](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=1)  | Изучите шаги, необходимые для перехода на dbt platform.                                                              | Разработчики<br />Инженеры данных<br />Аналитики данных |
| [Переход на dbt platform: советы по оптимизации](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-3.md) | Узнайте, как повысить эффективность работы с dbt platform, на примере распространённых сценариев и полезных советов. | Все пользователи                                        |

### Зачем переходить на платформу dbt?

Если ваша команда сейчас использует dbt в собственной инфраструктуре, возможно, вы читаете это руководство по следующим причинам:

* Вы осознали, сколько сил требует поддержка такого развёртывания.
* Сотрудник, который всё настроил, уже покинул команду.
* Вас интересует, как dbt platform может помочь управлять сложным развёртыванием dbt, расширить круг участников или улучшить практики обеспечения безопасности и управления данными.
* Вам нужна управляемая основа данных для ИИ — общие определения, отслеживание происхождения данных и тестирование, чтобы результаты аналитики и ИИ заслуживали доверия бизнеса.

Истинная стоимость самостоятельного размещения скрывается в часах работы инженеров и напрасно расходуемых вычислительных ресурсах. Платформа dbt устраняет эти накладные расходы благодаря управляемой инфраструктуре и разработке в браузере: больше людей могут участвовать в работе, а вы не становитесь узким местом.

Оркестрация с учётом состояния теперь называется dbt State

[dbt State](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/dbt-state-about.md) работает со всеми движками и средами: dbt v1, dbt platform и dbt v2.

Если вы использовали оркестрацию с учётом состояния до 1 июня 2026 года, вы можете продолжить её использовать. После запуска бесплатного пробного периода dbt State его продолжительность будет увеличена по сравнению со стандартными 30 днями. Если продление не применилось к вашей учётной записи, свяжитесь с командой, которая её сопровождает. Чтобы начать, обратитесь к разделу [Переход с оркестрации с учётом состояния](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/dbt-state-migration.md).

Слой данных — это слой ИИ: убедитесь, что данные проверены, чётко определены и заслуживают доверия на всех этапах обработки.

Переход на dbt platform упрощает рабочие процессы благодаря полностью управляемой среде, которая улучшает совместную работу, безопасность и оркестрацию. С dbt platform вы получаете доступ к таким возможностям, как взаимодействие между командами ([dbt Mesh](https://docs.getdbt.tech/best-practices/how-we-mesh/mesh-1-intro.md)), управление версиями, оптимизированные процессы CI/CD, [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md) для всестороннего изучения данных и многое другое — всё это упрощает управление сложными развёртываниями dbt и позволяет эффективно масштабировать рабочие процессы обработки данных.

Это идеальный вариант для команд, которые хотят сократить затраты на поддержку собственной инфраструктуры, одновременно улучшая управление данными и повышая продуктивность.

 Что такое dbt?

* dbt platform — самый быстрый и надежный способ развертывания dbt. Платформа позволяет разрабатывать, тестировать, развертывать и исследовать продукты данных в едином полностью управляемом сервисе. Управление инфраструктурой берет на себя платформа — без самописных скриптов и ненадежной оркестрации. Оркестрация с учетом состояния обрабатывает только то, что изменилось, сокращая расход вычислительных ресурсов и времени. Разработка в браузере и dbt Wizard позволяют аналитикам участвовать в разработке, поэтому вам больше не приходится лично заниматься каждым изменением. Благодаря сквозной информации о происхождении данных, общим определениям метрик и CI, выявляющей регрессии до развертывания в рабочей среде, вы тратите меньше времени на отладку и больше — на разработку. dbt platform также поддерживает:

  * Инструменты разработки для разных ролей ([Studio IDE](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md) или [dbt platform CLI](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/dbt-cli-installation.md))
  * Готовые [рабочие процессы CI/CD](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/ci-jobs.md)
  * [Semantic Layer](https://docs.getdbt.tech/docs/use-dbt-semantic-layer/dbt-sl.md) для согласованного определения метрик
  * Владение данными на уровне доменов с помощью многопроектных конфигураций [dbt Mesh](https://docs.getdbt.tech/best-practices/how-we-mesh/mesh-1-intro.md)
  * [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md) для упрощения поиска и понимания данных

Подробнее о [возможностях dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/about-platform/dbt-platform-features.md).

* dbt — инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет командам по работе с данными определять и выполнять преобразования данных в облачном хранилище, следуя лучшим практикам аналитической инженерии. Такой подход может хорошо работать для отдельных специалистов и небольших технических команд, однако вся разработка ведется через интерфейс командной строки (CLI), а развертывание и сопровождение в рабочей среде необходимо обеспечивать самостоятельно.

Вы берете на себя затраты на каждое обновление, каждый сбой запуска CI и каждый запрос, который отвлекает вас от основной работы: обслуживание инфраструктуры, отладку конвейера CI и обработку каждого изменения, требующего доступа к CLI. Использование вычислительных ресурсов остается без контроля, обновления сопряжены с рисками, а простого способа выяснить, что сломалось и почему, нет. Все это требует значительных и дорогостоящих усилий по сопровождению и масштабированию, которые со временем только растут — при этом отсутствуют средства управления, общие определения и надежное тестирование.

## Чему вы научитесь

В этом руководстве описаны шаги для перехода с самостоятельно развернутого dbt на dbt platform и основные необходимые технические изменения:

* [Настройка учетной записи](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=4): узнайте, как создать учетную запись dbt platform, пригласить участников команды и настроить ее для совместной работы.
* [Настройка платформы данных](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=5): узнайте, как подключить вашу платформу данных к dbt platform.
* [Настройка Git](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=6): научитесь связывать репозиторий Git вашего проекта dbt с dbt platform.
* [Настройка для разработчиков:](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7) разберитесь, какие настройки необходимы для разработки в dbt platform.
* [Переменные окружения](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=8): узнайте, как управлять переменными окружения в dbt platform, включая их приоритет.
* [Настройка оркестрации](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=9): узнайте, как подготовить среду и задания dbt platform для оркестрации.
* [Настройка моделей](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=10): узнайте, как проверять и запускать модели в dbt platform с помощью Studio IDE или CLI dbt platform.
* [Что дальше?](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=11): подведите итоги и узнайте, что вас ждет в следующих руководствах.

### Связанная документация

* [Изучение dbt](https://learn.getdbt.com) — видеообучение в удобное время.
* Запишитесь на [демонстрации с экспертами](https://www.getdbt.com/resources/dbt-cloud-demos-with-experts), чтобы получить полезные рекомендации
* Обратитесь к команде [профессиональных услуг dbt Labs](https://www.getdbt.com/dbt-labs/services) за поддержкой вашей команды по работе с данными и помощью при миграции.

## Предварительные требования

* У вас есть существующий проект dbt, подключенный к репозиторию Git и платформе данных, которую поддерживает [dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/about-connections.md).
* У вас есть учетная запись dbt platform. **[Еще нет? Начните бесплатный пробный период сегодня](https://www.getdbt.com/signup)**!

## Настройка учетной записи

В этом разделе описаны шаги по созданию учетной записи dbt platform и ее настройке для вашей команды.

1. [Создайте учетную запись dbt platform](https://www.getdbt.com/signup).

2. Предоставьте пользователям [доступ](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/about-user-access.md) и [пригласите их](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/about-user-access.md) в свою учетную запись и проект dbt platform.

3. Настройте [единый вход (SSO)](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/sso-overview.md) или [управление доступом на основе ролей (RBAC)](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/about-user-access.md#role-based-access-control) для удобного и безопасного доступа. [Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise +](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

   * Это устраняет необходимость хранить пароли и секретные переменные окружения локально.

### Дополнительная настройка

Рассмотрите эти дополнительные настройки для повышения производительности и надежности:

1. В разделе **Account settings** включите [частичный разбор](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/account-settings.md#partial-parsing), чтобы повторно разбирать только измененные файлы и экономить время.

2. В разделе **Account settings** включите [кэширование репозитория Git](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/account-settings.md#git-repository-caching) для повышения надежности заданий и защиты от сбоев сторонних сервисов. [Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise +](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

## Настройка платформы данных

В этом разделе описаны особенности и способы подключения вашей платформы данных к dbt platform.

1. В dbt platform настройте [подключения к платформе данных](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/about-connections.md) и [переменные окружения](https://docs.getdbt.tech/docs/build/environment-variables.md). dbt platform поддерживает подключение к платформам данных различных поставщиков, включая:

   * [AlloyDB](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-postgresql-alloydb.md)
   * [Amazon Athena](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-amazon-athena.md)
   * [Amazon Redshift](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-redshift.md)
   * [Apache Spark](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-apache-spark.md)
   * [Azure Synapse Analytics](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-azure-synapse-analytics.md)
   * [Databricks](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-databricks.md)
   * [Google BigQuery](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-bigquery.md)
   * [Microsoft Fabric](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-microsoft-fabric.md)
   * [PostgreSQL](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-postgresql-alloydb.md)
   * [Snowflake](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-snowflake.md)
   * [Starburst или Trino](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-starburst-trino.md)
   * [Teradata](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/connect-teradata.md)

2. Вы можете проверить подключения к платформе данных, нажав кнопку **Test connection** в настройках учетных данных для развертывания и пользователя.

### Дополнительная настройка

Рассмотрите эти дополнительные настройки для дальнейшей оптимизации подключения к платформе данных:

1. Используйте [подключения OAuth](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/manage-access/set-up-snowflake-oauth.md), обеспечивающие безопасную аутентификацию через SSO вашей платформы данных. [Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise +](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

## Настройка Git

Исходный код вашего существующего проекта dbt должен храниться в репозитории Git. В этом разделе вы подключите исходный код существующего проекта dbt из Git к dbt platform.

1. Убедитесь, что ваш проект dbt находится в репозитории Git.

2. В разделе **Account settings** выберите **Integrations**, чтобы [подключить репозиторий Git](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/configure-git.md) к dbt platform:

   * (**Рекомендуется**) Подключитесь с помощью одной из [встроенных интеграций](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/configure-git.md) в dbt platform (например, с GitHub, GitLab или Azure DevOps).

     Этот способ предпочтителен благодаря своей простоте, средствам безопасности (включая безопасный вход через OAuth и автоматизированные рабочие процессы, такие как сборки CI для пул-реквестов) и общему удобству использования.

   * [Импортируйте репозиторий Git](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/git/import-a-project-by-git-url.md), используя любой допустимый URL Git, который указывает на проект dbt.

## Настройка для разработчиков

В этом разделе описаны настройки, необходимые для разработки проекта dbt. Рассматриваются следующие темы:

* [Среды dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#dbt-cloud-environments)
* [Шаги первоначальной настройки](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#initial-setup-steps)
* [Дополнительная настройка](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#additional-configuration-2)
* [Команды dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#dbt-cloud-commands)

### Среды dbt

Наиболее распространенные среды работы с данными — рабочая среда (production), промежуточная среда (staging) и среда разработки (development). В самостоятельно развернутом dbt управление [средами](https://docs.getdbt.tech/docs/environments-in-dbt.md) осуществляется через `target` — различные наборы параметров подключения.

[Среды dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-platform-environments.md) предоставляют дополнительные возможности:

* Интеграция с такими функциями, как планирование заданий и управление версиями, упрощает управление полным жизненным циклом проектов dbt в рамках одной платформы.
* Упрощение переключения между контекстами разработки, промежуточной и рабочей сред.
* Удобная настройка сред через интерфейс dbt platform вместо ручного редактирования файла `profiles.yml`. Вы также можете [задать](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-jinja-functions/target.md) или [настроить](https://docs.getdbt.tech/docs/build/custom-target-names.md) имена целевых подключений в dbt platform.
* Добавление атрибутов `profiles.yml` с помощью [расширенных атрибутов](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-platform-environments.md#extended-attributes); по ссылке описано, где настраивать их для сред развертывания и разработки.
* Использование [кэширования репозитория Git](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/account-settings.md#git-repository-caching) для защиты от сбоев сторонних сервисов, ошибок аутентификации Git и других проблем. [Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise +](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

### Шаги первоначальной настройки

1. **Настройте среду разработки** — Настройте [среду разработки](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-platform-environments.md#create-a-development-environment) и [учетные данные пользователя](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md#get-started-with-the-studio-ide). Это необходимо для доступа к проекту dbt и начала разработки.

2. **Версия dbt** — В среде dbt platform выберите [канал выпусков](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/dbt-release-tracks.md) для регулярного обновления версии dbt. Если ваша команда планирует использовать и самостоятельно развернутый dbt, и dbt platform для разработки или развертывания проекта dbt, выполните `dbt --version` в командной строке, чтобы узнать используемую версию dbt.

   * При использовании самостоятельно развернутого dbt вам необходимо следить за используемой версией и самостоятельно управлять обновлениями. В dbt platform используйте [каналы выпусков](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/dbt-release-tracks.md), чтобы не заниматься этим вручную.

3. **Подключитесь к платформе данных** — В dbt platform вы можете [подключиться к платформе данных](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/connect-data-platform/about-connections.md) непосредственно через пользовательский интерфейс.

   * Каждая среда примерно соответствует записи в файле `profiles.yml`. Это означает, что файл `profiles.yml` в вашем проекте не нужен.

4. **Инструменты разработки** — Настройте рабочее пространство разработки с помощью [CLI dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/dbt-cli-installation.md) (интерфейс командной строки или редактор кода) либо [Studio IDE](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md) (в браузере), чтобы выполнять сборку, тестирование, запуск и управление версиями кода dbt в удобном для вас инструменте.

   * Если вы ранее установили dbt, в [документации по установке CLI dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/dbt-cli-installation.md?install=pip#install-dbt-cloud-cli) вы найдете дополнительные сведения об установке CLI dbt platform, создании псевдонимов команд и удалении dbt для плавного перехода.

### Дополнительная настройка

Рассмотрите эти дополнительные настройки для дальнейшей оптимизации среды разработчика:

1. **Пользовательские имена целевых подключений** — Использование [`custom target.names`](https://docs.getdbt.tech/docs/build/custom-target-names.md) в проектах dbt помогает различать среды (например, среду разработки, промежуточную и рабочую среды). Хотя значения `custom target.name` можно указать в учетных данных для разработки или в настройках оркестрации, мы рекомендуем использовать [переменные окружения](https://docs.getdbt.tech/docs/build/environment-variables.md). Они обеспечивают более понятный способ работы с различными средами и лучше поддерживаются функцией частичного разбора dbt, в отличие от [логики `{{ target }}`](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-jinja-functions/target.md), предназначенной для определения подключения к хранилищу данных.

### Команды dbt

1. Ознакомьтесь с [командами dbt](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-commands.md), поддерживаемыми при разработке в dbt platform. Например, `dbt init` в dbt platform не требуется, поскольку новый проект можно создать непосредственно в dbt platform.

## Переменные окружения

Этот раздел поможет вам разобраться, как настраивать переменные окружения dbt platform для вашего проекта и управлять ими. Рассматриваются следующие темы:

* [Переменные окружения в dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#environment-variables-in-dbt-cloud)
* [Порядок приоритета переменных окружения dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#dbt-cloud-environment-variables-order-of-precedence)
* [Настройка переменных окружения в dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=7#set-environment-variables-in-dbt-cloud)

В dbt platform можно задавать [переменные окружения](https://docs.getdbt.tech/docs/build/environment-variables.md) через пользовательский интерфейс (UI) dbt platform. Подробнее см. в разделе [Настройка переменных окружения](#set-environment-variables-in-dbt-cloud).

В самостоятельно развернутом dbt переменные окружения, используемые в том числе [функцией `env_var`](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-jinja-functions/env_var.md), определяются вручную разработчиком или во внешнем приложении, запускающем dbt.

### Переменные окружения в dbt

* Переменные окружения dbt platform должны начинаться с префикса `DBT_` (включая `DBT_ENV_CUSTOM_ENV_` или `DBT_ENV_SECRET`).
* Если переменные окружения вашего самостоятельно развернутого dbt не соответствуют этому соглашению об именовании, выполните [поиск и замену](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md#studio-ide-features) в проекте, чтобы все ссылки на эти переменные окружения соответствовали требуемому соглашению.
* dbt platform защищает переменные окружения, позволяющие более гибко настраивать подключения к хранилищам данных или интеграции с поставщиками Git, и предоставляет дополнительные меры защиты конфиденциальных значений, например добавление к именам переменных префикса `DBT_ENV_SECRET` для их скрытия в журналах и пользовательском интерфейсе.

[![Настройка значений на уровне проекта и среды](</img/docs/dbt-platform/using-dbt-platform/Environment Variables/project-environment-view.png?v=2> "Настройка значений на уровне проекта и среды")](#)Настройка значений на уровне проекта и среды

### Порядок приоритета переменных окружения dbt

Переменные окружения в dbt platform управляются в соответствии с четким [порядком приоритета](https://docs.getdbt.tech/docs/build/environment-variables.md#setting-and-overriding-environment-variables), позволяющим задавать значения на четырех уровнях (от высшего приоритета к низшему):

* Уровень задания (переопределение для задания) или уровень отдельного разработчика в Studio IDE (персональное переопределение). *Высший приоритет*
* Уровень среды, который может быть переопределен на уровне задания или персональным переопределением.
* Значение по умолчанию для всего проекта, которое может быть переопределено на уровне среды, задания или персональным переопределением.
* Необязательный аргумент со значением по умолчанию, передаваемый функции Jinja `env_var` в коде. *Низший приоритет*

[![Порядок приоритета переменных окружения](</img/docs/dbt-platform/using-dbt-platform/Environment Variables/env-var-precdence.png?v=2> "Порядок приоритета переменных окружения")](#)Порядок приоритета переменных окружения

### Настройка переменных окружения в dbt

* Чтобы задать эти переменные для всего проекта или отдельных сред, перейдите на вкладку **Deploy** > **Environments** > **Environment variables**.
* Чтобы задать эти переменные на уровне задания, перейдите в **Deploy** > **Jobs** > **выберите задание** > **Settings** > **Advanced settings**.
* Чтобы задать эти переменные на уровне персонального переопределения, перейдите в **Your profile** > **Credentials** > **выберите проект** > **Environment variables**.

## Настройка оркестрации

В этом разделе описаны особенности и способы настройки сред и заданий dbt platform для оркестрации. Рассматриваются следующие темы:

* [Среды dbt platform](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=8#dbt-cloud-environments-1)
* [Шаги первоначальной настройки](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=8#initial-setup-steps-1)
* [Дополнительная настройка](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=8#additional-configuration-3)
* [Настройка CI/CD](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=8#cicd-setup)

### Среды dbt

Чтобы использовать [планировщик заданий dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/job-scheduler.md), настройте одну из сред как рабочую. Это [среда развертывания](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/deploy-environments.md). Вы можете настроить несколько сред для разных этапов конвейера развертывания, например разработку, промежуточную среду/проверку качества (staging/QA) и рабочую среду.

### Шаги первоначальной настройки

1. **Версия dbt** — В настройках среды укажите для dbt platform ту же версию dbt, которую используете сейчас.

   * После завершения миграции мы рекомендуем перевести ваши среды на [каналы выпусков](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-versions/dbt-release-tracks.md), чтобы всегда получать новейшие возможности и другие улучшения. Это нужно сделать только один раз.

2. **Настройте задания** — [Создайте задания](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/deploy-jobs.md#create-and-schedule-jobs) dbt для запуска по расписанию или событиям. Можно использовать запуск по cron, вручную, по пул-реквестам или по завершении другого задания.

   * Помимо [заданий в dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/jobs.md), ознакомьтесь с другими способами планирования и запуска заданий dbt с помощью сторонних инструментов. Подробнее см. в разделе [Интеграция с другими инструментами](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/deployment-tools.md).

### Дополнительная настройка

Рассмотрите эти дополнительные настройки для дальнейшей оптимизации оркестрации в dbt platform:

1. **Пользовательские имена целевых подключений** — Используйте переменные окружения, чтобы задать `custom target.name` на уровне среды для каждого [соответствующего задания dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/build/custom-target-names.md).

2. **Команды dbt** — Добавьте необходимые [команды dbt](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/job-commands.md) для выполнения заданий dbt platform.

3. **Уведомления** — Настройте [уведомления](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/job-notifications.md) по электронной почте и в Slack, чтобы отслеживать выполнение заданий.

4. **Инструменты мониторинга** — Используйте [инструменты мониторинга](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/monitor-jobs.md), такие как история запусков, повторные попытки выполнения заданий, цепочки заданий, плитки состояния на панелях мониторинга и другие, для бесперебойной оркестрации.

5. **Доступ к API** — При необходимости создайте [токены аутентификации API](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-apis/authentication.md) и настройте доступ к [API dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-apis/overview.md). [Starter](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

6. **Catalog** — Если вы используете [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md) и запускаете задания рабочей среды через внешний оркестратор, убедитесь, что эти задания выполняют `dbt run` или `dbt build` для обновления и просмотра моделей и их [метаданных](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md#generate-metadata) в Catalog. Выполнение только `dbt compile` не обновляет метаданные моделей. Кроме того, таким функциям, как отслеживание происхождения данных на уровне столбцов, необходимы метаданные каталога, создаваемые при выполнении `dbt docs generate`. [Starter](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

### Настройка CI/CD

Создать собственное решение для эффективной проверки кода при поступлении пул-реквестов непросто. В dbt platform можно включить [непрерывную интеграцию / непрерывное развертывание (CI/CD)](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/continuous-integration.md) и настроить запуск проектов dbt во временной схеме при отправке новых коммитов в открытые пул-реквесты.

[![Рабочий процесс непрерывной интеграции в dbt](/img/docs/dbt-platform/using-dbt-platform/ci-workflow.png?v=2 "Рабочий процесс непрерывной интеграции в dbt")](#)Рабочий процесс непрерывной интеграции в dbt

Эта функция сборки по пул-реквесту — отличный способ выявлять ошибки до развертывания в рабочей среде и важнейший инструмент для специалистов по работе с данными.

1. Настройте встроенную интеграцию с приложением Git (например, Azure DevOps, GitHub или GitLab) и среду CI в dbt platform.
2. Создайте [задание CI/CD](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/ci-jobs.md), чтобы автоматизировать проверки качества до развертывания кода в рабочей среде.
3. Запустите задания в рабочей среде, чтобы полностью реализовать CI/CD. В дальнейшем при обработке пул-реквестов для сравнения также будут использоваться последние запуски в рабочей среде.

## Разработка и исследование моделей

В этом разделе вы сможете проверить, корректно ли выполняются и компилируются ваши модели в выбранном инструменте разработки: [Studio IDE](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/studio-ide/develop-in-studio.md) или [CLI dbt platform](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/dbt-cli-installation.md).

Убедитесь, что вы настроили [среду разработки и учетные данные](https://docs.getdbt.tech/docs/dbt-platform-environments.md#set-developer-credentials).

1. В выбранном [инструменте разработки](https://docs.getdbt.tech/docs/platform/about-develop-dbt.md) просмотрите проект dbt, убедитесь в правильности его настройки и выполните несколько [команд dbt](https://docs.getdbt.tech/reference/dbt-commands.md):

   * Выполните `dbt compile`, чтобы убедиться, что проект компилируется корректно.
   * Запустите несколько моделей в Studio IDE или CLI dbt platform, чтобы убедиться в корректности результатов в среде разработки.

2. После первого успешного выполнения задания в рабочей среде используйте [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md), чтобы просмотреть [ресурсы](https://docs.getdbt.tech/docs/build/projects.md) проекта (например, модели, тесты и метрики) и их data lineage, чтобы лучше понять последнее состояние проекта в рабочей среде. [Starter](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")[Enterprise](https://www.getdbt.com/pricing "Подробнее о статусе или тарифе")

## Что дальше?

Поздравляем с завершением первой части перехода на dbt platform 🎉!

Вы узнали:

* Как настроить учетную запись dbt platform
* Как подключить платформу данных и репозиторий Git
* Как настроить среды разработки, оркестрации и CI/CD
* Как настроить переменные окружения и проверить модели

В качестве следующих шагов продолжите изучение нашей серии руководств из трех частей о переходе с самостоятельно развернутого dbt на dbt platform:

| Руководство                                                                                           | Информация                                                                                                           | Аудитория                                               |
| ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- |
| [Переход на dbt platform: что нужно знать](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-2.md)       | Узнайте, что следует учесть при переходе на dbt platform и какие способы перехода доступны.                          | Руководители команд<br />Администраторы                 |
| [Переход на dbt platform: начало работы](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-1.md?step=1)  | Изучите шаги, необходимые для перехода на dbt platform.                                                              | Разработчики<br />Инженеры данных<br />Аналитики данных |
| [Переход на dbt platform: советы по оптимизации](https://docs.getdbt.tech/guides/dbt-migration-3.md) | Узнайте, как повысить эффективность работы с dbt platform, на примере распространённых сценариев и полезных советов. | Все пользователи                                        |

### Зачем переходить на платформу dbt?

Если ваша команда сейчас использует dbt в собственной инфраструктуре, возможно, вы читаете это руководство по следующим причинам:

* Вы осознали, сколько сил требует поддержка такого развёртывания.
* Сотрудник, который всё настроил, уже покинул команду.
* Вас интересует, как dbt platform может помочь управлять сложным развёртыванием dbt, расширить круг участников или улучшить практики обеспечения безопасности и управления данными.
* Вам нужна управляемая основа данных для ИИ — общие определения, отслеживание происхождения данных и тестирование, чтобы результаты аналитики и ИИ заслуживали доверия бизнеса.

Истинная стоимость самостоятельного размещения скрывается в часах работы инженеров и напрасно расходуемых вычислительных ресурсах. Платформа dbt устраняет эти накладные расходы благодаря управляемой инфраструктуре и разработке в браузере: больше людей могут участвовать в работе, а вы не становитесь узким местом.

Оркестрация с учётом состояния теперь называется dbt State

[dbt State](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/dbt-state-about.md) работает со всеми движками и средами: dbt v1, dbt platform и dbt v2.

Если вы использовали оркестрацию с учётом состояния до 1 июня 2026 года, вы можете продолжить её использовать. После запуска бесплатного пробного периода dbt State его продолжительность будет увеличена по сравнению со стандартными 30 днями. Если продление не применилось к вашей учётной записи, свяжитесь с командой, которая её сопровождает. Чтобы начать, обратитесь к разделу [Переход с оркестрации с учётом состояния](https://docs.getdbt.tech/docs/deploy/dbt-state-migration.md).

Слой данных — это слой ИИ: убедитесь, что данные проверены, чётко определены и заслуживают доверия на всех этапах обработки.

Переход на dbt platform упрощает рабочие процессы благодаря полностью управляемой среде, которая улучшает совместную работу, безопасность и оркестрацию. С dbt platform вы получаете доступ к таким возможностям, как взаимодействие между командами ([dbt Mesh](https://docs.getdbt.tech/best-practices/how-we-mesh/mesh-1-intro.md)), управление версиями, оптимизированные процессы CI/CD, [Catalog](https://docs.getdbt.tech/docs/explore/explore-projects.md) для всестороннего изучения данных и многое другое — всё это упрощает управление сложными развёртываниями dbt и позволяет эффективно масштабировать рабочие процессы обработки данных.

Это идеальный вариант для команд, которые хотят сократить затраты на поддержку собственной инфраструктуры, одновременно улучшая управление данными и повышая продуктивность.

### Связанная документация

* [Изучение dbt](https://learn.getdbt.com) — видеокурсы для обучения в удобное время.
* Запишитесь на [демонстрации с экспертами](https://www.getdbt.com/resources/dbt-cloud-demos-with-experts), чтобы получить полезные рекомендации.
* Обратитесь к команде [профессиональных услуг dbt Labs](https://www.getdbt.com/dbt-labs/services) за поддержкой вашей команды по работе с данными и помощью при миграции.
* [Сравнение dbt platform с самостоятельно развернутым dbt](https://www.getdbt.com/product/dbt-core-vs-dbt-cloud) — подробное сопоставление самостоятельно развернутого dbt и dbt platform.
* Подпишитесь на [RSS-уведомления dbt platform](https://status.getdbt.com/)