dbt Core v2.0 es Apache 2.0, pero el binario no

En pocas palabras: Desde el 1 de junio de 2026, el runtime en Rust de dbt Core v2.0 tiene licencia Apache 2.0 y desde septiembre se distribuye como dbt OSS. El binario completo, llamado dbt, sigue siendo propietario bajo el dbt Product Licensing Agreement, aunque ambos se instalan gratis en local.

El 1 de junio de 2026, Fivetran y dbt Labs cerraron su fusión y publicaron dbt Core v2.0 con licencia Apache 2.0, el runtime en Rust que antes vivía como Fusion bajo ELv2. El binario completo, que desde septiembre se llama dbt, sigue siendo propietario.

dbt Core v2.0 es la implementación en Rust del framework dbt de transformación de datos, publicada en el repositorio dbt-core con licencia Apache 2.0, que cualquiera puede leer, modificar y redistribuir. Compila proyectos dbt, ejecuta el grafo de transformaciones y produce metadatos. Desde septiembre de 2026 dbt Labs la distribuye como dbt OSS, y el nombre dbt Core ya no aplica a ninguna distribución de v2.

¿Qué licencia tiene dbt Core v2.0: Apache 2.0 o propietaria?

Las dos respuestas son correctas porque describen artefactos distintos. El runtime de v2 está bajo Apache 2.0 en el repositorio dbt-core, y el binario completo que dbt Labs recomienda instalar es propietario bajo el dbt Product Licensing Agreement. Según el FAQ de licencias de dbt Labs, dbt Core v1.x sigue bajo Apache 2.0 y la licencia de dbt OSS no cambia respecto de v1.

Fusion había salido en mayo de 2025 bajo ELv2, una licencia pensada para impedir que otros ofrezcan la herramienta como servicio competidor. El FAQ explica que, con un motor compartido, frenar despliegues competitivos dejó de ser prioridad. Mi lectura: es buena noticia si querés forkear o construir encima, y con el repo dbt-fusion archivado queda una sola fuente de verdad.

Lo que no me cierra es el nombre.

Según el análisis publicado en dev.to, el mismo software se llamó Fusion, dbt Core v2, dbt v2, dbt OSS y dbt en las páginas de la propia empresa. El historial del FAQ confirma que el 15 de septiembre de 2026 “dbt Fusion engine” pasó a ser “dbt” y “dbt Core v2” pasó a ser “dbt OSS”.

¿Cuál es la diferencia entre dbt OSS y dbt (Fusion)?

dbt OSS es el subconjunto de v2 construido íntegro sobre código Apache 2.0. dbt, antes Fusion, es la distribución principal: incluye todo lo de dbt OSS más funciones derivadas de código propietario, como SQL comprehension. Ambas corren en local, gratis, sobre un único motor, según el FAQ de licencias.

Aspecto	dbt OSS	dbt (antes Fusion)
Licencia	Apache 2.0	dbt Product Licensing Agreement
Código fuente	Visible: se puede leer, compilar, modificar y redistribuir	Se basa en el mismo código Apache, más componentes sin código público
Funciones extra	Las del runtime	SQL comprehension, LSP y extensión de VS Code
Uso interno	Gratis	Gratis, sin límite de usuarios
Servicio gestionado a terceros	Permitido	Permitido si el usuario final puede loguearse y habilitar funciones de la plataforma
Nombre hasta el 15/9/2026	dbt Core v2	dbt Fusion engine

La recomendación oficial es instalar dbt. El post de lanzamiento de junio dice que casi seguro es la mejor opción, y deja dbt OSS para equipos obligados a usar una licencia abierta o que construyen sobre el código.

Ojo con un matiz. El post de junio hablaba de funciones premium que se habilitan con login gratuito o cuenta paga, y el FAQ de septiembre dice que todas las funciones del motor se usan sin login, y que lo que exige cuenta son servicios de la plataforma como dbt State y dbt Wizard. Las fechas son distintas y el FAQ parece reflejar el estado más reciente, pero confirmalo contra la versión que instales. En otro ejemplo de software abierto en infraestructura profundizamos sobre esto.

Un caso hipotético: una consultora que ofrece “dbt gestionado” a sus clientes. Según el FAQ, tiene que dejar que esos clientes se autentiquen y usen los servicios de la plataforma sin obstáculos. Para uso interno no hay esa condición.

¿Qué se anunció con el cierre de la fusión entre Fivetran y dbt Labs?

Según la lectura de dev.to del comunicado conjunto, la operación fue all-stock, se anunció el 13 de octubre de 2025 y cerró el 1 de junio de 2026. George Fraser sigue de CEO y Tristan Handy es President. No se informó valuación, precio ni ratio de canje. Los productos del cierre:

• dbt Core v2.0 (alpha en el cierre): la apertura del runtime de Fusion bajo Apache 2.0.
• dbt State (preview): una capa de caché que salta modelos sin cambios.
• dbt Wizard (beta): un agente de código afinado para dbt. El comunicado no declara su licencia.
• Agents Schema: descripto como estándar abierto para contexto de agentes, sin estado informado.

La cifra de “más de 100.000 equipos de datos” es de la propia empresa. El comunicado no define “equipo de datos” ni aclara si deduplicó clientes superpuestos, así que sirve como dato de marketing y no como medida independiente de adopción.

Hay un detalle de contexto: según dev.to, Fivetran compró Tobiko Data (SQLMesh y SQLGlot) en septiembre de 2025 y donó SQLMesh a la Linux Foundation en marzo de 2026. El motivo no es público. Si pensabas en SQLMesh como plan B, esperá a que publiquen gobernanza y roadmap. Te puede servir nuestra cobertura de herramientas de línea de comandos abiertas en Windows.

Devin Pratt, analista de IDC, dijo a TechTarget (traducción nuestra) que “la verdadera prueba es mantener la confianza de la comunidad open source de dbt durante la transición”. Coincido, y esa confianza se construye con archivos de licencia y changelogs, no con comunicados.

¿Es confiable el ahorro de 30% de dbt State y el estado GA de dbt v2?

Todavía no hay forma de verificarlo. Según dev.to, la cifra se formuló de tres maneras en tres meses y ninguna publica muestra, línea base ni metodología:

• Comunicado del 1 de junio: reducción de costos de infraestructura de “30% o más”.
• Blog de Fivetran en junio: “más de 30% en promedio” del cómputo generado por dbt.
• Post del Summit de septiembre: “15-30%+” de cómputo de warehouse.

Los casos que cita dbt Labs en su post sobre State, según dev.to, son CarGurus (9%), Virgin Media O2 (25%) y RxBenefits (59%). En el blog de dbt Labs de julio, la empresa dice que en su propia operación el ahorro fue de 64% del gasto de cómputo, unos USD 400.000 anuales. Todo es autoinformado, y la misma publicación aclara que dbt State es una función paga y que esperan cobrarla por uso.

Mi análisis: el ahorro depende de cuánto de tu DAG reconstruía datos sin cambios. Ponele (hipotético) que tenés 400 modelos con refresh completo cada hora: ahí State puede rendir mucho. Si todo es incremental con predicados ajustados, el margen es chico, y con un gasto de warehouse bajo puede no cubrir el costo de ingeniería de migrar.

Sobre el estado, el FAQ confirma que v2 llegó a disponibilidad general en el dbt Summit 2026. Según dev.to, la documentación de upgrade actualizada el 8 de octubre sigue mostrando etiquetas alpha, beta y preview a nivel adaptador, sin fecha de GA. Entonces el “GA” puede depender de tu warehouse, y eso no lo resuelve ningún comunicado. Cubrimos ese tema en detalle en cómo se descubren servicios en Kubernetes.

¿Qué tiene que revisar un equipo que usa dbt en producción?

Primero, qué paquete tenés instalado. Si hacés migración a v2, según dev.to hay dos paquetes (dbt-oss y dbt) con términos distintos, y el nombre en tu requirements o lockfile define bajo qué licencia corrés. Anotá cuál es y quién lo aprobó.

• Paquete y licencia: dejá documentado si usás dbt-oss, dbt o dbt Core 1.x. Si redistribuís dbt a terceros, leé el Product Licensing Agreement completo (dev.to señala las secciones 3 y 4).
• Adaptador: verificá su etiqueta (alpha, beta, preview o GA) en la documentación de upgrade antes de planificar fechas.
• Compatibilidad: dbt Labs sugiere pasar primero a dbt 1.12 y correr dbt parse --use-v2-parser. También ofrece el paquete dbt-autofix.
• Plazo de v1: dbt Core 1.13 será la última versión menor de la serie 1.x y dbt Labs espera darle soporte crítico entre 3 y 5 años, sin fecha de corte definida.
• Costo de salida: el SQL es bastante portable (SQLGlot es MIT, según dev.to). Tests, lineage, state y deployment son lo difícil de mover.

Propuesta editorial, que no sale de las fuentes y que no probamos: corré el mismo DAG en staging con y sin dbt State durante un período comparable y compará los créditos o bytes del warehouse. Con ese número propio decidís; el promedio del proveedor sirve de hipótesis.

Pensá en este escenario hipotético: subís a v2 en staging, parsea bien, el CLI vuela, lo mandás a producción y recién ahí descubrís que tu adaptador sigue en beta, que el paquete del requirements es el propietario y que nadie en legal lo aprobó. Evitarlo cuesta una tarde de revisión.

Qué está confirmado y qué no

Confirmado por fuentes oficiales:

• El runtime de v2 está bajo Apache 2.0 en el repo dbt-core desde el 1 de junio de 2026.
• dbt OSS y dbt Core v1.x son Apache 2.0, y dbt va bajo el Product Licensing Agreement.
• El 15 de septiembre de 2026 se renombraron las distribuciones.

Sin confirmar o sin datos públicos:

• La metodología detrás del ahorro de 30%.
• La disponibilidad general por adaptador.
• La licencia de dbt Wizard en el cierre.
• Release, spec y gobernanza de Agents Schema (dev.to no encontró release tag ni spec al revisar el repo).
• El motivo de comprar y donar SQLMesh.

Errores comunes con la licencia de dbt v2

• Decir “Fusion es Apache 2.0”: lo correcto es que el runtime de v2 es Apache 2.0 como dbt OSS y el binario completo es propietario.
• Escribir “dbt Core v2” en documentos internos: desde el 15 de septiembre el nombre dbt Core no designa ninguna distribución de v2. Poné dbt OSS o dbt.
• Tomar el 30% como tu ahorro: los clientes citados van de 9% a 59%. Medí tu línea base.
• Dar por hecho el GA en tu adaptador: revisá la etiqueta específica de tu warehouse.
• Creer que un esquema “abierto” te protege del lock-in: según dev.to, la propia documentación de Fivetran recomienda su Agent Context MCP por sobre Agents Schema, así que la portabilidad depende de quién llene esas tablas.

Preguntas Frecuentes

¿dbt Core v2.0 es realmente open source?

Sí, el runtime es open source bajo Apache 2.0 y está en el repositorio dbt-core, según dbt Labs. Desde el 15 de septiembre de 2026 ese código se distribuye como dbt OSS. El binario recomendado, llamado dbt, no es open source porque suma componentes propietarios. Relacionado: probarlo sin costo en un VPS gratuito de Oracle.

¿Puedo usar dbt v2 gratis en producción?

Sí. El FAQ de licencias indica que dbt se usa gratis, sin cuenta de dbt platform y sin límite de usuarios por empresa. Las restricciones son no eludir el login de la plataforma, no derivar el código propietario y, si lo ofrecés como servicio gestionado a terceros, dejarles usar las funciones completas. dbt State, en cambio, es una función paga según dbt Labs.

¿Cuál es la diferencia entre dbt OSS y dbt Fusion?

dbt OSS es el subconjunto Apache 2.0 y dbt, antes Fusion, le suma funciones como SQL comprehension, el LSP y la extensión de VS Code, que vienen de código propietario. Comparten motor y lenguaje, y dbt Labs afirma que la lógica del proyecto es portable en ambos sentidos.

¿Qué cambió con la fusión de Fivetran y dbt Labs?

La operación cerró el 1 de junio de 2026, con George Fraser como CEO y Tristan Handy como President. Para quien usa dbt, lo concreto es el runtime bajo Apache 2.0, el lanzamiento de dbt State y dbt Wizard, y el compromiso de dbt Labs de mantener dbt OSS bajo Apache 2 de forma indefinida.

¿Sigue habiendo soporte para dbt Core v1.x?

Sí. Según el FAQ, dbt Core 1.13 será la última versión menor de la serie 1.x y recibirá soporte crítico (seguridad y parches de instalación) más allá del año habitual. dbt Labs espera que dure entre 3 y 5 años y promete aviso antes de fijar un fin de vida.

Conclusión

El 1 de junio de 2026 dbt Labs abrió el runtime de v2 bajo Apache 2.0, y el 15 de septiembre separó los nombres: dbt OSS para el código abierto, dbt para el binario con partes propietarias. Para vos la decisión práctica es mirar el requirements, anotar qué paquete corre y por qué, y revisar la etiqueta de tu adaptador antes de comprometer una fecha de migración. Las cifras de ahorro sirven de hipótesis hasta que las midas en tu propio staging.

Fuentes

• dbt Developer Blog – dbt Core v2 is here: anuncio oficial del 1 de junio de 2026
• dbt Labs – Licensing FAQ con historial de cambios y términos de cada distribución
• dbt Labs – Fivetran + dbt Labs: The future of dbt Core v2.0 (julio de 2026)
• dev.to – dbt Core v2.0 Goes Apache 2.0: What Data Engineers Should Know (análisis de terceros)