dbt: Staged Migration Strategy

🧠 Contexte : Pourquoi la compatibilité de version est critique dans dbt ?

Quand tu mets à jour la version de dbt (Core) ou de ses packages (dbt-utils, etc.), plusieurs choses peuvent casser :

certaines macros ou features ont changé ou été supprimées
les comportements par défaut (ex: full_refresh, contracts) peuvent évoluer
les packages de la communauté ne sont pas toujours compatibles avec la dernière version de dbt

👉 Une mise à jour “brute” peut donc introduire des bugs dans tes modèles, tests, ou dépendances.

✅ Solution : Staged Migration Strategy

C’est une migration planifiée par étapes pour garantir :

compatibilité des composants
rollback possible
stabilité du pipeline

📋 Étapes d’une migration réussie (avec exemples)

1. 🔍 Créer une compatibility matrix

Un tableau qui liste les dépendances principales et leur compatibilité avec la nouvelle version de dbt :

Composant	Version actuelle	Version cible	Compatible ?
dbt-core	1.5.0	1.7.5	✅
dbt-utils	1.0.0	1.1.1	✅
custom-package-x	0.4.0	?	❌ en attente
adapter (BigQuery, Redshift…)	à jour	à jour	✅

💡 Astuce : Vérifie la compatibilité dans les releases GitHub ou la doc officielle

2. 🧪 Mettre en place un environnement de test isolé

Duplique ton projet (ex: dbt-project-migration/)
Installe les nouvelles versions dans un environnement virtuel :

pip install dbt-core==1.7.5 dbt-bigquery==1.7.5 dbt-utils==1.1.1

Lance un dbt deps, puis un dbt build complet

3. 🧪 Phase de tests

Effectue plusieurs vérifications :

Test	Objectif
`dbt compile`	voir si des erreurs de parsing apparaissent
`dbt run`	vérifier l’exécution des modèles
`dbt test`	valider que les tests passent avec les nouvelles versions
`dbt docs generate`	vérifier la documentation générée
`state:modified`	comparer les impacts de la nouvelle version sur les hashes

4. 🧯 Prévoir un plan de rollback

Tu dois pouvoir revenir à l’ancienne version rapidement :

garde une copie du fichier packages.yml et requirements.txt
garde une version locale du projet compilé (target/)
si possible, travaille sur une branche Git isolée

5. 🚀 Déployer par étapes

d’abord dans un environnement de test/staging
ensuite production avec supervision renforcée

🎯 Résultat attendu

Tu migres ton projet vers une nouvelle version de dbt sans casser tes modèles, ni perturber les workflows.
Tu t’assures aussi que les dépendances (packages, adaptateurs, macros custom) fonctionnent toujours correctement.

✅ Résumé

Une migration maîtrisée d’un projet dbt repose sur une stratégie par étapes :
📋 analyse des versions, 🧪 tests en environnement isolé, 🔁 rollback possible, 🚀 déploiement progressif.
C’est la meilleure manière de garantir la stabilité tout en adoptant les nouvelles fonctionnalités de dbt.

📋 Modèle de Compatibility Matrix (migration dbt)

Composant	Version actuelle	Version cible	Compatible ?	Notes techniques / release notes
`dbt-core`	`1.5.0`	`1.7.5`	✅ / ❌	Lien vers changelog
`dbt-bigquery` (ou autre)	`1.5.0`	`1.7.5`	✅ / ❌	Adapter compatible avec core ?
`dbt-utils`	`1.0.0`	`1.1.1`	✅ / ❌	Compatibilité doc ici
Autre package externe	`x.y.z`	`a.b.c`	✅ / ❌	Peut inclure custom package
Macros custom	–	–	Vérifiées ?	Regarder les usages de `adapter.dispatch`, `source`, etc.
dbt Cloud (optionnel)	`v2024.x`	–	✅	Compatible avec dbt-core 1.7 ?

✅ Checklist de migration à suivre

Créer un environnement isolé (conda, venv, poetry…)
Installer la nouvelle version de dbt et des adaptateurs
Exécuter dbt deps, dbt debug, dbt compile, dbt build
Vérifier les erreurs de parsing ou les suppressions de features
Vérifier les changements de comportement de macros de packages (ex: dbt_utils.star)
Tester --state si tu utilises des workflows CI/CD différenciés
Documenter les impacts spécifiques à l’équipe (tests critiques, modèles clés)

🧪 Exemple de test automatique

# Pour capturer les erreurs de migration de version
dbt debug && dbt deps && dbt compile && dbt run && dbt test && dbt docs generate

# Pour capturer les erreurs de migration de version
dbt debug && dbt deps && dbt compile && dbt run && dbt test && dbt docs generate