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我们正在使用 Dagster 运行 dbt，并在 8 个月内增长到了大约 300 个模型。编译时间已经增加到 30 秒以上，我能感受到潜在的问题。 如果我们继续以相同的速度增长到 3000 个模型（预计在 2-3 年内达到），那么编译时间可能会达到 5 分钟以上。 有没有其他人也在使用 dbt 时遇到过这种扩展瓶颈？在达到多少个模型时，编译时间变得令人痛苦？希望能听到一些经验分享，或者如果其他人发现更快的替代方案会很有帮助。

静态数据（存储中的数据）通常以字节为单位进行可靠测量。而动态数据（传输中的数据）在大多数地方（如互联网服务提供商）以比特为单位测量，而在某些设备（如一些网络设备）中则以字节为单位测量。 对于动态数据来说，使用字节似乎与广泛接受的标准有所偏离。 也许有其合理的原因。为什么在通常期望使用比特的地方选择使用字节？（特别提到你，TrueNAS。）

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