关于dbt项目的调度，我们的核心目标是采用cron作业的形式来安排运行，确保项目能按照预设的时间间隔自动执行。
在任务粒度方面，我们坚持每个dbt实体（包括模型、测试、种子和快照）都应作为独立单元进行处理，以便在必要时能够单独触发执行。
在维护dbt依赖关系上，我们始终重视实体间的依赖顺序。比如，当模型A（含测试）作为模型B的上游依赖项时，我们必须确保它们之间的执行顺序得到保持。 此外，我们还需要设计一种机制，使得某些工作流程能够在特定dbt实体成功执行后启动，而不必等待整个项目的完成。同时，在两个实体执行的间隙中，也应允许触发其他相关工作流程。 当运行中出现任何问题时，我们期望能在Slack上收到实时通知，以便迅速响应并解决问题。
在运行环境方面，我们要求每个dbt项目都具备自己的Docker镜像，这样可以根据需要灵活地在不同版本的dbt上运行。 为了满足不同的执行需求，我们还需实现通过dbt标签来过滤实体的功能，这样可以根据需要执行特定的模型组。
最后，考虑到实际运行场景的多样性，我们还需要支持创建多个计划来运行相同的项目。例如，我们可以根据模型标记为hourly、daily或weekly来设定不同的执行计划。
