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我们正在使用 Dagster 运行 dbt，并在 8 个月内增长到大约 300 个模型。编译时间已经增加到 30 秒以上，我预见到问题的严重性。 如果我们按照同样的轨迹发展到 3000 个模型（我们将在 2-3 年内达到），那么编译时间将达到 5 分钟以上。 有没有其他人遇到过 dbt 的这种规模瓶颈？在模型数量达到多少时，编译时间变得难以忍受？很想听听大家的经验之谈，或者其他人是否会觉得更快的替代方案有用。

静态数据（例如存储中的数据）通常以字节为单位进行可靠计量。 但动态数据在大多数情况下（例如 ISP）以比特为单位计量，在少数情况下（例如某些网络设备）以字节为单位计量。 对于动态数据，使用字节似乎与广泛接受的标准有所不同。 也许这其中有充分的理由。为什么在通常期望使用比特的地方会选择字节呢？（特别是指 TrueNAS。）

一个轻量级的模型上下文协议（MCP）服务器，连接 Claude Desktop 和 Valhalla 路由引擎。目前支持路由、等时线和矢量瓦片。