Перейти к основному содержимому

Анонимная статистика использования

dbt Labs стремится создать лучшую версию dbt, и важной частью этого является понимание того, как пользователи работают с dbt. С этой целью мы добавили простое отслеживание событий (или телеметрию) в dbt с использованием Snowplow. Важно отметить, что мы не отслеживаем учетные данные, содержимое моделей или их названия: мы считаем это частной информацией и, честно говоря, это не наше дело.

Собранные данные используются для таких целей, как идентификация отрасли, исследование вариантов использования, улучшение продаж, маркетинга, функций продукта и услуг. Телеметрия позволяет пользователям беспрепятственно вносить вклад в непрерывное улучшение dbt, что позволяет нам лучше обслуживать сообщество данных.

Статистика использования отправляется, когда dbt вызывается и когда запускаются модели. Эти события содержат основную информацию о платформе (ОС + версия Python) и метаданные, такие как:

  • Успешность вызова.
  • Время выполнения.
  • Анонимизированный хеш-ключ, представляющий содержимое модели.
  • Количество узлов, которые были запущены.

Для полной прозрачности вы можете увидеть все определения событий в файле tracking.py.

  • В dbt по умолчанию включена телеметрия — это помогает нам улучшать пользовательский опыт и продукт, используя обратную связь от реальных пользователей и данные об использовании. Хотя её нельзя отключить, мы гарантируем, что данные надёжно защищены и используются ответственно. Сбор этих данных позволяет нам предоставлять более качественный продукт, в том числе улучшать производительность dbt.

  • У пользователей dbt Core телеметрия также включена по умолчанию — это помогает нам понимать паттерны использования и улучшать продукт. Вы можете в любой момент отказаться от отслеживания событий, добавив следующее в файл dbt_project.yml:

    dbt_project.yml
    flags:
      send_anonymous_usage_stats: false

    Пользователи dbt Core также могут использовать переменную окружения DO_NOT_TRACK для включения или отключения отправки анонимных данных. Для получения дополнительной информации см. Переменные окружения.

    DO_NOT_TRACK=1 эквивалентно DBT_SEND_ANONYMOUS_USAGE_STATS=False

Нашли ошибку?

0