Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
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
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
3.9k
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
1.3k
タイミーにおけるデータ活用の未来
ttccddtoki
0
340
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
860
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
3.1k
データ品質を重視したデータ基盤プロダクト開発
ttccddtoki
8
2.5k
タイミーの未来を支えるデータ基盤プロダクト
ttccddtoki
1
1k
datatech-jp Casual Talks #3
ttccddtoki
0
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
AI Agent Dojo #4: watsonx Orchestrate ADK体験
oniak3ibm
PRO
0
110
実はマルチモーダルだった。ブラウザの組み込みAI🧠でWebの未来を感じてみよう #jsfes #gemini
n0bisuke2
3
1.3k
The Art of Re-Architecture - Droidcon India 2025
siddroid
0
130
GoLab2025 Recap
kuro_kurorrr
0
780
PC-6001でPSG曲を鳴らすまでを全部NetBSD上の Makefile に押し込んでみた / osc2025hiroshima
tsutsui
0
190
Cap'n Webについて
yusukebe
0
150
Cell-Based Architecture
larchanjo
0
140
ゲームの物理 剛体編
fadis
0
370
Tinkerbellから学ぶ、Podで DHCPをリッスンする手法
tomokon
0
140
Navigating Dependency Injection with Metro
l2hyunwoo
1
190
まだ間に合う!Claude Code元年をふりかえる
nogu66
5
900
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
kamina_zzz
0
310
Featured
See All Featured
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
0
380
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.3k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
286
14k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.5k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
820
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.9k
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
0
190
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.6k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.7k
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!!!