Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
dbt_Cloudとdbt_Core併用の試み
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Toshiki Tsuchikawa
August 22, 2023
Programming
3
1.6k
dbt_Cloudとdbt_Core併用の試み
https://findy.connpass.com/event/291767/
でのLTになります。
Toshiki Tsuchikawa
August 22, 2023
Tweet
Share
More Decks by Toshiki Tsuchikawa
See All by Toshiki Tsuchikawa
タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ
ttccddtoki
8
4.1k
タイミーのデータ活用を支えるdbt Cloud導入とこれから
ttccddtoki
2
1.4k
タイミーにおけるデータ活用の未来
ttccddtoki
0
420
急成長する組織を支えるデータ基盤のこれまで、これから
ttccddtoki
6
890
アジリティの高いデータ基盤を目指して
ttccddtoki
4
1.8k
DMBOKを参考にしたデータマネジメントの取り組み
ttccddtoki
6
3.2k
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
ttccddtoki
8
2.6k
タイミーの未来を支えるデータ基盤プロダクト
ttccddtoki
1
1.1k
datatech-jp Casual Talks #3
ttccddtoki
0
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Linux Kernelの1文字のミスで 権限昇格ができた話
rqda
0
2.2k
KagglerがMixSeekを触ってみた
morim
0
330
GC言語のWasm化とComponent Modelサポートの実践と課題 - Scalaの場合
tanishiking
0
130
「効かない!」依存性注入(DI)を活用したAPI Platformのエラーハンドリング奮闘記
mkmk884
0
260
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
2
560
見せてもらおうか、 OpenSearchの性能とやらを!
shunta27
1
150
メッセージングを利用して時間的結合を分離しよう #phperkaigi
kajitack
3
450
存在論的プログラミング: 時間と存在を記述する
koriym
5
540
Strategy for Finding a Problem for OSS: With Real Examples
kibitan
0
120
Nostalgia Meets Technology: Super Mario with TypeScript
manfredsteyer
PRO
0
110
テレメトリーシグナルが導くパフォーマンス最適化 / Performance Optimization Driven by Telemetry Signals
seike460
PRO
2
180
生成 AI 時代のスナップショットテストってやつを見せてあげますよ(α版)
ojun9
0
310
Featured
See All Featured
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.4k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
96
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.4k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
1.9k
Ruling the World: When Life Gets Gamed
codingconduct
0
180
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
9.9k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
560
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.1k
Transcript
2023/08/22 土川稔生 dbt Cloudとdbt Core併用の試み @tvtg_24 データ基盤管理の考え方 〜dbtの極意〜 Lunch LT
データ基盤や開発チームの規模 によるdbt構成の事例
土川 稔生 (Tsuchikawa Toshiki) • 株式会社タイミーに2020年入社 • DRE (Data Reliability
Engineering) チーム ◦ データエンジニアとしてデータ基盤プロダク トを構築 ◦ 現在はプロダクトオーナーとして、データ基 盤プロダクト作りに励む 3 自己紹介
目次 • dbtの導入経緯 • dbt Cloudとdbt Coreの併用
1 dbtの導入経緯
現在のデータ基盤概要
7 🔥 ETLのT処理のツール依存性、肥大化、不透明性 - データ量の増加に伴いマスキングなどの加工処理を 行っているembulk内のT処理コードの実行時間が肥大 化してきた - troccoなどのembulk以外のデータパイプラインの導入 があるが、T処理がembulkに依存している
- embulkのコードを読まないと T処理の内容が把握でき ず、分析者からすると不透明な処理である 💡 dbt Cloudの導入によって期待すること - dbt Cloudを用いてembulkで行っていたT処理を代替 - データパイプラインに用いているツールに依存せずに、 BigQueryに収集したデータに対して様々な加工が可能 になる - SQL記述ができることによる DWH, DM開発メンバーの 増加 マスキングを含めた加工処理 ❌ dbtの導入理由
8 dbt Cloudの選定理由 要件 • DAG構成で記述できる • スケジューラ機能がある • 事例が豊富である
• メンテ・導入コストが少ない • 費用面での制約... など 比較したサービス • Panoply • cloud dataflow • data fusion • Dataform • dbt Cloud 選定日時: 2021年9月 データ基盤チーム: 2人
9 dbt Cloudの選定理由 → 費用より事例の豊富さの方が要件として優先度が高いので、dbt Cloudに選定
2 dbt Cloudとdbt Coreの併用
dbt Cloudを導入して...! 導入前期待していたことはほとんど達成できた • 加工処理をembulkから剥がすことで、スケーラブルなパイプラインを構築できた • dbtのパッケージによりテストや品質チェックも楽になった • インフラ準備する必要がないため、少人数チームでも問題なく運用ができた •
加工処理が見やすく、開発効率が上がった • 加工処理を開発できるメンバーが増えた (DWH, DM開発)
新しく出てきた課題 • 他チームがみて加工処理がわかるほど単純ではなかった • JobやEnvironmentはdbt Cloudではコード管理できなかった • 開発チームが増えるにつれ、 dbt Cloudの金額コストが上がってきた
• dbt Cloudのインフラサイズだとメモリや CPUの強度が足りなくなってきた • dbt Cloud以外のエディタで他のコマンドを用いながら開発したいという声がある 日時: 現在 dbtの開発人数: 約10人
dbt Core併用の試み dbt Cloud • 対象ユーザー SQLを武器とする分析者 • 利用用途 DWH,
DMのモデリングが中心 • 利用しない用途 Env、Jobの定義、スケジューラー dbt Core • 対象ユーザー 誰でも • 利用用途 dbt Cloudが担当しないJobなどのコード管理 含めて、全て 期待すること • Jobなどのコード管理による開発における信頼性の向上 • dbtを開発できる人数やチームの増加 など
まとめ これまで...! • dbt Cloudを導入することで、ETL構成をELT構成に変更することができた • それに加え、開発に参加する人も増え、 DWH, DM開発もスケールするようになった •
一方でdbt Cloudだけの運用では特に品質面で問題が起こるようになり dbt Coreも併用して使お うとしている これから...! • dbt Cloudとdbt Coreを併用していくことで、開発の参加者をさらにスケールさせつつ、開発効率、 データ品質の向上を目指す
まだまだ道半ばなのでお力を貸してください!!! https://hrmos.co/pages/timee/jobs/1682251404118319115 積極的に採用中です!!!