dbt의 한계점

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Canadian32님.

dbt를 실무에서 사용하시면서 느끼실 수 있는 단점이나 한계에 대한 질문을 주셨네요. dbt가 강력한 도구지만, 몇 가지 주의해야 할 점들도 있습니다.

1. 복잡한 Dependency: dbt 프로젝트가 커질수록 모델들 간의 의존성이 복잡해질 수 있습니다. 여러 팀이 함께 작업하는 경우에는 이 의존성을 관리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 프로젝트 초기부터 철저한 설계와 명확한 의사소통이 필요합니다.

2. Connection 많은 환경에서의 운영: 언급하신 것처럼, 여러 데이터베이스와의 연결을 관리하는 것이 까다로울 수 있습니다. 특히, 다양한 데이터 소스를 처리할 때는 각 커넥션을 설정하고 모니터링 하는 것이 중요한 이슈가 될 수 있습니다.

3. 비용 관리 문제: 말씀하신 GCP BigQuery의 custom labeling 문제처럼, cloud 환경에서 dbt를 사용할 때 비용 모니터링이 까다롭습니다. 특히 테이블 단위로 비용을 측정해야 하는 경우는 사용량이 예측보다 높아질 수 있어 주의가 필요합니다.

4. 실시간 처리의 한계: dbt는 batch 처리에 최적화되어 있어, 실시간 변화를 감지하고 처리하는 데에는 적합하지 않을 수 있습니다. 실시간 데이터를 필요로 할 경우, 다른 기술을 병행하는 것이 필요할 수 있습니다.

이와 관련하여 같이 참고할 수 있는 링크는 아래와 같습니다.

• dbt의 효율적인 관리와 한계 극복 방안
  

이러한 다양한 측면을 고려하여 dbt를 활용하시면 좋을 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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