🔵 عنوان مقاله
SQLMesh, dbt, and Fivetran... What's Next? (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
فشرده‌سازی اخیر در اکوسیستم Modern Data Stack با تصاحب dbt توسط Fivetran و یکپارچه‌سازی‌های اخیر با Tobiko Data و Census نشان می‌دهد که لایه‌های ingestion، transformation، modeling و حتی activation به سمت تجمیع زیر چتر چند فروشنده محدود می‌روند. این روند می‌تواند کار را برای تیم‌ها ساده‌تر کند و به متادیتا، lineage، حاکمیت و صورتحساب یکپارچه بینجامد، اما ریسک‌هایی هم دارد: کوچک شدن سطح open-source و دورتر شدن قابلیت‌های dbt Core از dbt Fusion که می‌تواند به قفل‌شدن در فروشنده و تجربه‌های نامتوازن منجر شود. در این میان، ابزارهایی مثل SQLMesh با تأکید بر قابلیت اطمینان، تغییرات مبتنی‌بر plan و سازگاری با پروژه‌های dbt گزینه‌ای برای حفظ انعطاف‌پذیری و اجرای موازی یا مسیرهای مهاجرتی هستند. در آینده باید انتظار یکپارچگی بیشتر پلتفرمی و استانداردهای در حال تغییر را داشت. تیم‌ها بهتر است وابستگی‌های خود به dbt Core در برابر قابلیت‌های مدیریت‌شده را بسنجند، اصول قابل‌حمل بودن (قراردادهای داده، استانداردهای lineage، چک‌های CI/CD) را تعریف کنند، لایه‌های ذخیره‌سازی/محاسبات را از ارکستراسیون جدا نگه دارند و با گزینه‌هایی مانند SQLMesh آزمایش‌های هدفمند انجام دهند تا برای تغییرات پیش‌رو آماده باشند.

#ModernDataStack #dbt #Fivetran #DataEngineering #OpenSource #SQLMesh #AnalyticsEngineering

🟣لینک مقاله:
https://smallbigdata.substack.com/p/sqlmesh-dbt-and-fivetran-whats-next?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy