Dagster
Dagster é uma plataforma moderna de orquestração de dados que ajuda as equipes a construir, agendar e monitorar pipelines de dados e IA confiáveis com linhagem integrada, observabilidade, modelo de programação declarativa e testabilidade de primeira classe.
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 5, 2025
O que é Dagster
Dagster é um orquestrador de pipeline de dados nativo da nuvem, projetado para desenvolver e manter ativos de dados durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento. Ele serve como um plano de controle unificado para as equipes construírem, dimensionarem e observarem seus fluxos de trabalho de dados com confiança. A plataforma é construída especificamente para engenheiros de dados e oferece suporte a vários ativos de dados, incluindo tabelas, conjuntos de dados, modelos de machine learning e relatórios. Como uma plataforma baseada em Python, ela permite que os usuários declarem seus ativos de dados como funções Python e gerencia como essas funções são executadas para manter os ativos atualizados.
Principais Recursos do Dagster
Dagster é uma plataforma moderna de orquestração de dados que fornece gerenciamento de pipeline de ponta a ponta com linhagem, observabilidade e testabilidade integradas. Oferece um modelo de programação declarativo em Python, permitindo que as equipes construam, dimensionem e monitorem seus pipelines de dados e IA. A plataforma apresenta desenvolvimento baseado em ativos, recursos de teste integrados, monitoramento abrangente e integração com várias ferramentas e serviços de dados, mantendo a qualidade e a governança dos dados.
Framework Baseado em Ativos: Usa uma abordagem declarativa onde os ativos de dados (tabelas, arquivos, modelos de ML) são centrais, fornecendo catalogação automática, rastreamento de linhagem e insights de custo
Teste e Desenvolvimento Integrados: Suporta testes locais, implantações de branch e ambientes de desenvolvimento antes da produção, permitindo melhor qualidade de código e confiança
Observabilidade Abrangente: Fornece monitoramento de ponta a ponta de pipelines de dados, incluindo integridade de ativos, monitoramento de atualização, painéis personalizados e rastreamento de custos
Integração Flexível: Oferece integrações integradas com várias ferramentas e serviços (S3, Snowflake, PowerBI, etc.), mantendo uma abordagem modular e independente de fornecedores
Casos de Uso do Dagster
Operações de Machine Learning: Gerenciar e manter modelos de ML ao longo de seu ciclo de vida, desde a preparação de dados até a implantação e o monitoramento do modelo
Data Warehouse ETL: Construir e gerenciar pipelines complexos de transformação de dados com verificações de qualidade e rastreamento de linhagem
Colaboração de Dados entre Equipes: Permitir que várias equipes trabalhem juntas em projetos de dados, mantendo a governança e a visibilidade
Gerenciamento da Qualidade de Dados: Implementar testes automatizados e validação de ativos de dados em todo o pipeline para garantir a integridade dos dados
Vantagens
Fortes recursos de teste com suporte para desenvolvimento local
Recursos abrangentes de observabilidade e monitoramento
Integração flexível com ferramentas de dados existentes
Recursos integrados de qualidade e governança de dados
Desvantagens
Alguns recursos avançados exigem a versão paga do Dagster+
Curva de aprendizado para equipes novas no desenvolvimento baseado em ativos
Como Usar o Dagster
Instale o Dagster: Instale o Dagster usando o pip ou verifique a instalação executando o comando 'dg' para verificar o número da versão
Crie um novo projeto Dagster: Use o comando 'create-dagster project my-project' ou 'dg scaffold' para gerar um novo projeto com a estrutura básica, incluindo pyproject.toml e diretório src
Defina ativos: Crie funções Python decoradas com @dg.asset para definir seus ativos de dados. Os ativos são os blocos de construção principais que representam tabelas, conjuntos de dados ou outros produtos de dados
Configure as dependências: Use o parâmetro deps no decorador @dg.asset para especificar as dependências entre os ativos, criando um DAG de transformações de dados
Inicie a interface do usuário do Dagster: Navegue até o diretório raiz do projeto e execute 'dg dev' para iniciar a interface do servidor web do Dagster
Visualize a linhagem de ativos: Acesse a interface do usuário do Dagster através da porta 3000 para ver o gráfico de linhagem mostrando as dependências entre seus ativos
Configure o armazenamento: Defina a variável de ambiente DAGSTER_HOME para especificar o local de armazenamento permanente para execuções e ativos
Adicione recursos: Defina recursos para conexões externas (bancos de dados, APIs) com os quais seus ativos precisam interagir
Escreva testes: Crie testes no diretório de testes e execute-os usando pytest para verificar o comportamento do ativo
Implante em produção: Use o Dagster Cloud ou siga os guias de implantação para mover seu projeto para um ambiente de produção
Perguntas Frequentes do Dagster
Dagster é uma plataforma de orquestração de dados nativa da nuvem, criada para engenheiros de dados, fornecendo linhagem integrada, observabilidade, um modelo de programação declarativo e a melhor testabilidade da categoria. Ele serve como um painel de controle unificado para que as equipes construam, dimensionem e observem seus pipelines de dados e IA.
Vídeo do Dagster
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