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 :

💡 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 :

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)

✅ 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