Fivetran és a dbt Labs agentekre felkészített adatplatformot mutatott be

Új motor és kevesebb felesleges számítás

A dbt v2 a dbt motor teljes, Rust nyelven készült újraírása. A vállalat közlése szerint egy 10 000 modellt tartalmazó projektet akár tízszer gyorsabban elemez, mint a dbt v1. A rendszer valós időben jelez hibákat, oszlopellenőrzéseket és függőségi kapcsolatokat, még a futtatás előtt.

A kiadással lezárul a Core és a Fusion külön motorokra épülő korszaka. A dbt most egy motor két verzióját kínálja: a Python-alapú dbt Core v1-et és a Rust-alapú dbt v2-t. Mindkét verzió Apache 2.0 licencű, és biztonsági támogatást kap.

A szintén általánosan elérhető dbt State a raktár metaadatai és a modellek SQL-kódja alapján állapítja meg, mi változott. Ennek megfelelően az egyes futtatások során épít, kihagy, klónoz vagy elhalaszt feladatokat. A dbt Labs szerint ez egyszerűsíti a vezénylést, gyorsítja a fejlesztést és csökkenti a szükségtelen számítási kapacitást.

A Virgin Media O2 a dbt State használatával a vállalat idézett vezetője szerint 25 százalékkal csökkentette a munkafuttatások idejét és a BigQuery számítási költségeit.

Nyitottabb adattárolás és agentkontextus

A vállalatok saját felhős tárhelyén Apache Iceberg táblákat kezelő Fivetran Managed Data Lake Service már általánosan elérhető. A Lake Compute jelenleg privát bétában van. Ez egy DuckDB-re épülő, egycsomópontos SQL-motor, amely közvetlenül az Apache Iceberg táblákon futtatja a dbt modelleket.

A Fivetran és a dbt Labs szerint a két megoldás lehetővé teszi, hogy a csapatok az egyes feladatokhoz megfelelő motort válasszák, és az adatok új platformra költöztetése nélkül optimalizálják a költségeket. Az Open Data Infrastructure elképzelés ügyfél által birtokolt, nyílt formátumokra épülő adatréteget céloz, amely több tárolási és számítási technológiával is használható.

A Fivetran Context Layer privát bétában egységesíti az LLM-ek és AI-agentek számára szükséges adatokat és metaadatokat. A dbt strukturált kontextusa mellett dokumentumokat és Slack-beszélgetéseket is kezel. A szolgáltatás az Agents Schema nevű nyílt forráskódú szabványt használja, amely strukturált és bővíthető formában központosítja a kontextust az adattárházban.

A kontextus a csapatok által választott MCP- vagy AI-eszközökön keresztül érhető el. A közlemény szerint ehhez már általánosan elérhető integrációk is készültek AI-piactereken, köztük az Anthropicnál, valamint egy ChatGPT-plugin.

Agentek a dbt-projektek és a BI mellett

A dbt Wizard a dbt platformon nyilvános előzetesként érhető el. Az eszköz közvetlenül kapcsolódik a projekthez, automatikusan kiválasztja a megfelelő műveletet, betölti a szükséges kontextust, és a kiadás előtt ellenőrzi a módosításokat. A Fivetran és a dbt Labs szerint így az agent nem csak SQL-kódot ír, hanem figyelembe veszi a projekt származási láncát, tesztjeit és szerződéseit is.

A Wizard CLI nyilvános bétában a terminálba viszi ugyanezt a projektalapú működést. A Wizard Desktop privát bétában egy helyi munkakörnyezetet kínál hosszabb és összetettebb feladatokhoz. A Wizard Explore Mode nyilvános előzetese a nem technikai felhasználóknak tesz lehetővé természetes nyelvű lekérdezéseket, a dbt-projektben kezelt adatokra alapozott válaszokkal.

A dbt Charts nyilvános bétaként a modellek mellett kínál irányított üzletiintelligencia-funkciókat. A szabályok YAML formátumban, verziókövetve szerepelnek a kapcsolódó dbt modellek mellett. A vállalat szerint ez olyan közös, deklaratív formátumot hoz létre, amelyet emberek és AI-agentek egyaránt olvashatnak, írhatnak és ellenőrizhetnek.

A bejelentett funkciók egy része már általánosan elérhető, mások nyilvános vagy privát bétában vannak. A felhasználók számára ez azt jelenti, hogy a dbt-projektekben rögzített modellek, tesztek és üzleti mutatók az új eszközökön keresztül az agentek munkájának alapjául szolgálhatnak, miközben a tárolási és számítási réteg kiválasztása továbbra is rugalmas marad.