Dbt Cloud com integração Airflow e Snowflake

Nossa dbt Cloud integração com Airflow monitora a integridade de seus dbt Cloud jobs e recursos, ajudando você a identificar problemas como quando execuções, modelos ou testes falham.

Essa integração é executada em Apache Airflow e consulta Snowflake em busca de testes com falha, se configurada para isso.

Pré-requisitos

• Conta dbt Cloud com API habilitada e usando

  Snowflake

  como banco de dados.

• Acesso à conta

  Snowflake

  onde a conta

  dbt Cloud

  é executada.

• Ambiente

  Airflow

  existente versão 2.8.1 ou superior ou capacidade de executar

  Docker Compose

  .

Instale a integração

Você pode instalar a integração New Relic dbt Cloud com Airflow :

• Instalando em seu ambiente Airflow existente. Isto é recomendado para ambiente de produção.
• Instalando com docker Compose. Isso é adequado para POCs rápidos.

Selecione a opção mais adequada às suas necessidades clicando em sua aba:

$
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

Encontre seus dados

Esta integração cria e reporta três eventos personalizados para New Relic:

Configuração DAG

Conexões:

Este DAG foi projetado para ser executado como está, sem configuração. Ao mesmo tempo, sabemos que sua empresa pode ter suas próprias convenções de nomenclatura para conexões. Assim, temos uma configuração simples dentro de dag_config.yml onde você pode definir o nome das diversas conexões.

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

Equipe de execução:

Os trabalhos do dbt podem pertencer a equipes diferentes, mas não há lugar para definir isso no dbt Cloud. Podemos usar o código Python para definir a equipe dinamicamente. Para escrever seu próprio código, modifique airflow/dags/nr_utils/nr_utils.py e coloque qualquer lógica necessária em get_team_from_run(). Os dados de execução passados para essa função têm acesso ao seguinte atributo.

• Nome do Projeto
• nome_do_ambiente
• Todos os campos listados na API dbt Cloud v2 para execuções. Todos os atributos são prefixados com "run_"

Aqui está um exemplo de função:

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

Configuração do projeto Dbt

Dentro do projeto Dbt, podemos usar a metaconfiguração para definir uma equipe adicional e configurações específicas de teste.

• Team: embora run_team determines seja o proprietário dos trabalhos, às vezes precisamos que equipes upstream ou downstream recebam notificações de alerta sobre recursos com falha, como testes e modelos. Definir a equipe nos ajuda a fazer isso.
• alert_failed_test_rows: Definir como True ativará linhas de teste com falha onde executamos a consulta para testes com falha e enviamos até as 10 primeiras colunas para New Relic
• failed_test_rows_limit: número máximo de linhas de teste com falha para enviar ao New Relic. Temos um limite codificado de 100 linhas para evitar situações em que enviamos quantias excessivas para a New Relic.
• slack_mentions: se você ativar alertas de folga, este campo permite definir quem deve ser mencionado na mensagem.

Definir isso em dbt_project.yml definiria a equipe como 'Engenharia de Dados' e ativaria linhas de teste com falha.

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 adicionar outro atributo chamado mensagem aos recursos. Na configuração a seguir, uma equipe de negócios parceira pode receber alertas sobre testes específicos que falharam. Além disso, podemos definir alertas nas próprias linhas de teste com falha.

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'

Resolução de problemas

Diferentes versões do Airflow combinadas com diferentes versões de provedores podem induzir alterações significativas. Em alguns casos, pode ser necessário modificar o código para corresponder às versões específicas do seu ambiente Airflow. Rastreamos problemas conhecidos em nosso repositório Github.