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English(EN) Granular Usage Attribution for dbt Pipelines with Query Tags - Cloned

Databricks 推出查询标签以实现 dbt 管道成本归因

Databricks 推出了查询标签(Query Tags),这是一项新的公共预览功能,旨在增强 dbt 管道的精细化使用归因。该功能允许数据团队自动注入元数据或为管道生成的每个查询添加自定义标签。这些标签会记录在 `system.query.history` 中,通过简单的 SQL 查询即可轻松实现成本归因、性能调试和工作负载监控。dbt-databricks 适配器原生支持查询标签,提供自动注入的标签以实现无需配置的每个模型可见性、用于项目范围归因的配置文件级别标签以及用于更精细控制的模型级别标签。 AI

影响 增强了数据管道的成本管理和性能调试,通过提高数据基础设施效率间接支持 AI/ML 工作流。

排序理由 这是数据平台(Databricks)中特定工具(dbt)的一项新功能发布,并非核心 AI 模型发布或重大的行业范围事件。

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Databricks 推出查询标签以实现 dbt 管道成本归因

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报道来源 [1]

  1. Databricks Blog TIER_1 English(EN) ·

    使用 Query Tags 为 dbt Pipelines 实现精细化使用归因 - Cloned

    Your dbt project runs 80 models every night. The warehouse bill doubled last quarter....