如何在dbt CI/CD中取得掌控权？这是数据工程团队一直以来的重要议题。本文旨在分享Checkout.com数据团队如何在规模化场景下打造dbt CI/CD，从而提高效率和可靠性。
首先，我们将dbt作为数据工程团队的核心组件，并使用了dbt CI/CD模型来进行自动化测试、封装和部署。这种方法提升了代码质量、降低了部署延迟时间和错误率，并且提高了我们数据工程团队的生产效率。
随后，我们将dbt CI/CD模型拆分成多个步骤。正是通过这些步骤，我们可以掌握每一个环节的质量和效率。比如，我们可以使用linting pipeline进行代码质量检查，在分支级别进行单元测试，并实现代码自动合并和自动部署等。
最后，我们使用了Kubernetes作为容器化平台，确保了整个CI/CD流水线的可扩展、可靠性和弹性。我们孜孜不倦地搜索优秀的自动化工具，并结合公司的需求，自主地打造了一套高效、安全、可靠的CI/CD流水线。
总之，我们的dbt CI/CD应用现已进入了规模化阶段，提高了代码质量、降低了部署延迟时间和错误率，并且提高了数据工程团队的生产效率。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/