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FUNKTION
dbt-Projekteauf Snowflake
Führen Sie dbt-Pipelines direkt in Snowflake aus – ganz ohne externe Orchestrierung. Verwalten Sie die Laufzeitumgebung, bewahren Sie die Kompatibilität mit dbt Core und verknüpfen Sie diese mit integrierter Observability, Lineage auf Spaltenebene und Workflows mit Agentic AI.
Auslagerung der dbt-Infrastruktur an Snowflake
Laden Sie Ihr dbt-Projekt hoch. Snowflake stellt Rechenressourcen bereit, verwaltet Upgrades und kümmert sich um die Ausführung.
Planung von dbt-Modellen mit nativen Snowflake Tasks
Erstellen und planen Sie dbt-Modell-Pipelines mit denselben Snowflake Tasks, die Sie bereits nutzen – ganz ohne Tool-Wechsel oder die Verwaltung von Cron-Jobs.
Überwachung aller Transformationen inklusive Lineage auf Spaltenebene
Verfolgen Sie, wie sich Daten über jedes dbt-Modell und jedes Snowflake-Objekt hinweg bewegen. Die Lineage auf Spaltenebene zeigt genau, aus welchen Spalten ein Modell liest und in welche es schreibt.
Agentic Authoring
Erstellung KI-fähiger dbt-Pipelines mit Snowflake CoCo
Schreiben Sie dbt-Modelle, Tests und Dokumentationen in natürlicher Sprache. Beschreiben Sie einfach eine Modellierungsaufgabe – Snowflake CoCo erstellt daraufhin YAML-Code, Jinja-Makros und das Testgerüst. So sind Ihre Pipelines vom ersten Tag an bereit für nachgelagerte KI-Anwendungen.
NATIVES SCHEDULING
Planung von dbt-Modellen mit Snowflake Tasks
Mit Snowflake Tasks werden dbt-Modelle nach einem Zeitplan oder sobald Upstream-Daten eintreffen ausgeführt. Kein Drittanbieter-Scheduler, keine zusätzliche Infrastruktur. Ihre dbt-DAGs laufen auf denselben Rechenressourcen und demselben Scheduling-System wie Ihre übrigen Snowflake-Workloads.
LINEAGE AUF SPALTENEBENE
Nachverfolgung jedes dbt-Modell-Laufs bis auf Spaltenebene
Wenn ein Modell ausfällt oder Sie Ihre Pipeline überprüfen müssen, zeigt Snowflake Horizon an, welche Spalten wohin verschoben wurden. Verfolgen Sie, wie Rohtabellen durch jedes Modell in Marts und Views fließen – mit einer Lineage auf Spaltenebene, die genau zeigt, aus welchen Spalten ein Modell liest und in welche es schreibt.
AKTUELLE VERSIONEN
Onboarding von Teams mit den gewünschten dbt-Versionen
Dank der Parität zwischen den dbt Core-Versionen läuft derselbe dbt-Code lokal oder in Snowflake, ohne dass Änderungen nötig sind. Der Support für dbt Fusion ist bereits integriert, ganz ohne zusätzliche Lizenzkosten.
Wie dbt-Projekteauf Snowflake funktionieren
Erstellen und Testen von Projekten
Integrieren Sie bestehende dbt-Projekte in Snowflake Workspaces oder erstellen Sie neue Projekte mit Snowflake CoCo.
Bereitstellen von Projekten
Snowflake übernimmt die Bereitstellung von Rechenressourcen, das Laufzeitmanagement sowie Versions-Upgrades. Ihr Team schreibt die Modelle; Snowflake verwaltet sie.
Planen mit Tasks
Nutzen Sie Snowflake Tasks, um dbt-Modell-Läufe nach einem Zeitplan zu orchestrieren oder basierend auf eintreffenden Daten auszulösen.
Überwachen mit Horizon
Snowflake Horizon erfasst Datenflüsse auf Spaltenebene sowie Observability-Daten automatisch, sodass Sie einen vollständigen Überblick über jede Pipeline erhalten. Nutzen Sie Snowflake CoCo, um Produktionsprobleme zu untersuchen und zu debuggen.
dbt-Projekte auf Snowflake
Häufig gestellteFragen
Erhalten Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu dbt-Projekten auf Snowflake, einschließlich eines Vergleichs mit Open Source dbt Core.
Was sind dbt-Projekte auf Snowflake und wie unterscheiden sie sich von dbt Core?
dbt-Projekte auf Snowflake bieten eine native dbt-Erfahrung, die direkt in Snowflake integriert ist. Im Gegensatz zu dbt Core, das Sie selbst verwalten, laufen dbt-Projekte auf Snowflake auf der Infrastruktur von Snowflake. Snowflake verwaltet die Laufzeitumgebung, bietet versionierten Support und verknüpft Ihre Transformationen mit integrierter Observability, Lineage und Task-Scheduling.
Wie plane ich die Ausführung von dbt-Projekten auf Snowflake?
dbt-Projekte auf Snowflake lassen sich nativ in Snowflake Tasks integrieren. Sie können eine vollständige Projektausführung planen oder gezielt bestimmte Modelle mit Standard-Snowflake-Task-DDL ansteuern – ganz ohne externen Orchestrator. So bleibt Ihr Pipeline-Scheduling innerhalb von Snowflake, direkt bei Ihren Daten und Ihrer Lineage.
Welche Versionen von dbt Core werden unterstützt?
dbt-Projekte auf Snowflake gewährleisten die Parität zwischen den dbt Core-Versionen. Sie können denselben dbt-Code lokal oder in Snowflake ausführen, ohne ihn anpassen zu müssen.
Kann ich mein bestehendes dbt Core-Projekt mit dbt-Projekten auf Snowflake verwenden?
Ja. dbt-Projekte auf Snowflake wurden für Teams entwickelt, die bereits dbt Core oder dbt Cloud nutzen. Sie können Ihr bestehendes Projekt direkt in Snowflake hochladen. Bei den meisten Projekten sind keine Änderungen an Modellen, Tests oder Makros erforderlich.
Lesen Sie den Leitfaden: Migrate from dbt Core to dbt Projects on Snowflake
Wie funktioniert Observability für dbt-Projekte auf Snowflake?
Jedes dbt-Modell, das in Snowflake ausgeführt wird, speist Lineage-Daten direkt in Snowflake Horizon ein. Sie erhalten die Lineage auf Tabellen- und Spaltenebene automatisch, ohne zusätzliche Konfiguration. Überwachen Sie den Ausführungsstatus, die Dauer und Fehler in Snowsight.
Unterstützen dbt-Projekte auf Snowflake die dbt Fusion Engine?
Ja. Die dbt Fusion Engine ist für dbt-Projekte auf Snowflake verfügbar. Fusion verwendet eine neue Kompilierungsarchitektur, die die Erstellungszeiten für große dbt-Projekte erheblich verkürzen kann.
