各团队越来越多地在使用 dbt Core 和 dbt Cloud 来快速部署分析代码。随着互连的数据管道日趋复杂，且分布在多个系统中，在 dbt 问题影响业务之前对其进行跟踪和识别可能具有挑战性。

将 dbt 与 IBM Databand 整合，可跨任务、测试和模型中提供持续的可观察性，以便企业了解 dbt 流程何时中断以及如何快速将其修复。

可使用以下任意方法在 dbt Core 或 dbt Cloud 环境中整合 Databand 的可观察性功能：

1. 使用 Databand 的 Python SDK 跟踪 dbt

使用 Databand 的 Python SDK 跟踪通过 Python 编排工具（如 Apache Airflow）触发的 dbt Cloud 任务或 dbt Core 命令。

2. 使用 Databand 的 dbt 监控跟踪 dbt Cloud 任务

使用 Databand 的 dbt Cloud 监控 ，通过直接监控 dbt Cloud 账户来跟踪任务。这样一来，Databand 便能够跟踪 dbt 任务，无论其触发方式如何。