Dbt Cloud con integración de Airflow y Snowflake

Nuestra dbt Cloud integración con Airflow monitorea el estado de sus dbt Cloud trabajos y recursos, ayudándolo a identificar problemas como cuando fallan ejecuciones, modelos o pruebas.

Esta integración se ejecuta en Apache Airflow y consulta a Snowflake sobre cualquier prueba fallida si está configurada para hacerlo.

Requisitos previos

• Cuenta de dbt Cloud con API habilitadas y usando

  Snowflake

  como base de datos.

• Acceso a la cuenta

  Snowflake

  donde se ejecuta la cuenta

  dbt Cloud

  .

• Entorno

  Airflow

  existente versión 2.8.1 o superior, o capacidad para ejecutar

  Docker Compose

  .

Instalar la integración

Puedes instalar la integración de New Relic dbt Cloud con Airflow de la siguiente manera:

• Instalación en su entorno Airflow existente. Esto se recomienda para entorno de producción.
• Instalación con docker Compose. Esto es adecuado para pruebas de concepto rápidas.

Seleccione la opción más adecuada a sus necesidades haciendo clic en su pestaña:

$
pip install apache-airflow-providers-snowflake>=3.0.0

$
git clone https://github.com/newrelic-experimental/newrelic-dbt-cloud-integration.git

$
git clone https://github.com/newrelic-experimental/newrelic-dbt-cloud-integration.git

$
cd newrelic-dbt-cloud-integration/airflow

$
docker-compose up airflow-init

$
docker-compose up

Encuentra tus datos

Esta integración crea y reporta tres eventos personalizados a New Relic:

Configuración DAG

Conexiones:

Este DAG está diseñado para ejecutar tal como está sin configuración. Al mismo tiempo, sabemos que su compañía puede tener sus propias convenciones de nomenclatura para las conexiones. Como tal, tenemos una configuración simple dentro de dag_config.yml donde puedes establecer el nombre de las distintas conexiones.

connections:
  dbt_cloud_admin_api: dbt_cloud_admin_api
  dbt_cloud_discovery_api: dbt_cloud_discovery_api 
  nr_insights_query: nr_insights_query 
  nr_insights_insert: nr_insights_insert
  snowflake_api: SNOWFLAKE

Ejecutar equipo:

Los trabajos de dbt pueden ser propiedad de diferentes equipos, pero no hay ningún lugar para configurarlos dentro de dbt Cloud. Podemos usar código Python para configurar dinámicamente el equipo. Para escribir su propio código, modifique airflow/dags/nr_utils/nr_utils.py y coloque la lógica necesaria en get_team_from_run(). Los datos de ejecución pasados a esa función tienen acceso al siguiente atributo.

• nombre del proyecto
• nombre_entorno
• Todos los campos enumerados en la API de dbt Cloud v2 para ejecuciones. Todos los atributos van precedidos de "run_"

Aquí hay una función de ejemplo:

def get_team_from_run(run: dict) -> str:
    team = 'Data Engineering' 
    if run['project_id'] == '11111' and run['environment_id'] in ['55555', '33333']:
        team = 'Platform'
    if re.match(r'Catch-all', run['job_name']):
        team = 'Project Catch All'
    return team

configuración del proyecto dbt

Dentro del proyecto Dbt, podemos usar la metaconfiguración para establecer un equipo adicional y configuraciones específicas de prueba.

• Team: Si bien run_team determines es el propietario de los trabajos, a veces necesitamos equipos ascendentes o descendentes para recibir alertas sobre recursos fallidos, como pruebas y modelos. Configurar el equipo nos ayuda a lograrlo.
• alert_failed_test_rows: Configurar en True habilitará las filas de pruebas fallidas donde ejecutamos la consulta para pruebas fallidas y enviamos hasta las primeras 10 columnas a New Relic
• failed_test_rows_limit: Número máximo de filas de prueba fallidas para enviar a New Relic. Tenemos un límite codificado de 100 filas para evitar situaciones en las que enviemos cantidades irrazonables a New Relic.
• slack_mentions: si habilita las alertas de holgura, este campo le permite establecer quién debe mencionar en el mensaje.

Configurar esto en dbt_project.yml configuraría el equipo en "Ingeniería de datos" y habilitaría filas de prueba fallidas.

models:
  dbt_fake_company:
    +meta:
      nr_config:
        team: 'Data Engineering'
        alert_failed_test_rows: False 
        failed_test_rows_limit: 5
        slack_mentions: '@channel, @business_users'

Podemos agregar otro atributo llamado mensaje a los recursos. En la siguiente configuración, un equipo empresarial asociado puede recibir alertas sobre pruebas fallidas específicas. Además, podemos configurar alertas en las propias filas de prueba fallidas.

models:
  - name: important_business_model
    tests:
      - some_custom_test:
        config:
          meta:
            nr_config:
              team: 'Upstream Business Team'
              alert_failed_test_rows: true 
              failed_test_rows_limit: 10 
              slack_mentions: '@channel, @business_user1, @engineer1'
              message: 'Important business process produced invalid data. Please check X tool'

Resolución de problemas

Diferentes versiones de Airflow combinadas con diferentes versiones de proveedores pueden inducir cambios importantes. En algunos casos, es posible que necesite modificar el código para que coincida con las versiones específicas de su entorno Airflow. Realizamos un seguimiento de los problemas conocidos en nuestro repositorio de Github.