Dagster
Dagster ist eine moderne Datenorchestrierungsplattform, die Teams beim Erstellen, Planen und Überwachen zuverlässiger Daten- und KI-Pipelines mit integrierter Lineage, Beobachtbarkeit, deklarativem Programmiermodell und erstklassiger Testbarkeit unterstützt.
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 5, 2025
Was ist Dagster
Dagster ist ein Cloud-nativer Datenpipeline-Orchestrator, der für die Entwicklung und Wartung von Daten-Assets während des gesamten Entwicklungslebenszyklus entwickelt wurde. Er dient als einheitliche Steuerungsebene für Teams, um ihre Datenworkflows mit Zuversicht zu erstellen, zu skalieren und zu beobachten. Die Plattform wurde speziell für Dateningenieure entwickelt und unterstützt verschiedene Daten-Assets, darunter Tabellen, Datensätze, Modelle für maschinelles Lernen und Berichte. Als Python-basierte Plattform ermöglicht sie es Benutzern, ihre Daten-Assets als Python-Funktionen zu deklarieren und verwaltet, wie diese Funktionen ausgeführt werden, um die Assets auf dem neuesten Stand zu halten.
Hauptfunktionen von Dagster
Dagster ist eine moderne Datenorchestrierungsplattform, die End-to-End-Pipeline-Management mit integrierter Lineage, Observability und Testbarkeit bietet. Es bietet ein deklaratives Programmiermodell in Python, das es Teams ermöglicht, ihre KI- und Datenpipelines zu erstellen, zu skalieren und zu überwachen. Die Plattform bietet Asset-basiertes Development, integrierte Testfunktionen, umfassendes Monitoring und Integration mit verschiedenen Datentools und -diensten unter Beibehaltung von Datenqualität und Governance.
Asset-Based Framework: Verwendet einen deklarativen Ansatz, bei dem Daten-Assets (Tabellen, Dateien, ML-Modelle) zentral sind und automatische Katalogisierung, Lineage-Tracking und Kostenübersichten bieten
Integrated Testing and Development: Unterstützt lokale Tests, Branch-Deployments und Entwicklungsumgebungen vor der Produktion, was eine bessere Codequalität und mehr Vertrauen ermöglicht
Comprehensive Observability: Bietet End-to-End-Monitoring von Datenpipelines, einschliesslich Asset-Health, Freshness-Monitoring, benutzerdefinierte Dashboards und Kosten-Tracking
Flexible Integration: Bietet integrierte Integrationen mit verschiedenen Tools und Diensten (S3, Snowflake, PowerBI usw.) unter Beibehaltung eines modularen, herstellerunabhängigen Ansatzes
Anwendungsfälle von Dagster
Machine Learning Operations: Verwaltung und Wartung von ML-Modellen während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung
Data Warehouse ETL: Erstellung und Verwaltung komplexer Datentransformationspipelines mit Qualitätsprüfungen und Lineage-Tracking
Cross-team Data Collaboration: Ermöglichung der Zusammenarbeit mehrerer Teams an Datenprojekten unter Beibehaltung von Governance und Visibility
Data Quality Management: Implementierung automatisierter Tests und Validierung von Daten-Assets während der gesamten Pipeline, um die Datenintegrität sicherzustellen
Vorteile
Starke Testfunktionen mit lokaler Entwicklungsunterstützung
Umfassende Observability- und Monitoring-Funktionen
Flexible Integration mit bestehenden Datentools
Integrierte Datenqualitäts- und Governance-Funktionen
Nachteile
Einige erweiterte Funktionen erfordern die kostenpflichtige Version Dagster+
Lernkurve für Teams, die neu in der Asset-basierten Entwicklung sind
Wie verwendet man Dagster
Dagster installieren: Installieren Sie Dagster mit pip oder überprüfen Sie die Installation, indem Sie den Befehl \'dg\' ausführen, um die Versionsnummer zu überprüfen
Ein neues Dagster-Projekt erstellen: Verwenden Sie den Befehl \'create-dagster project my-project\' oder \'dg scaffold\', um ein neues Projekt mit der grundlegenden Struktur einschließlich pyproject.toml und src-Verzeichnis zu generieren
Assets definieren: Erstellen Sie Python-Funktionen, die mit @dg.asset dekoriert sind, um Ihre Daten-Assets zu definieren. Assets sind die Kernbausteine, die Tabellen, Datensätze oder andere Datenprodukte darstellen
Abhängigkeiten einrichten: Verwenden Sie den Parameter deps im @dg.asset-Dekorator, um Abhängigkeiten zwischen Assets anzugeben und so einen DAG von Datentransformationen zu erstellen
Die Dagster-UI starten: Navigieren Sie zum Projektstammverzeichnis und führen Sie \'dg dev\' aus, um die Dagster-Webserver-Schnittstelle zu starten
Asset-Lineage anzeigen: Greifen Sie über Port 3000 auf die Dagster-UI zu, um den Lineage-Graphen anzuzeigen, der die Abhängigkeiten zwischen Ihren Assets zeigt
Speicher konfigurieren: Legen Sie die Umgebungsvariable DAGSTER_HOME fest, um den permanenten Speicherort für Ausführungen und Assets anzugeben
Ressourcen hinzufügen: Definieren Sie Ressourcen für externe Verbindungen (Datenbanken, APIs), mit denen Ihre Assets interagieren müssen
Tests schreiben: Erstellen Sie Tests im Tests-Verzeichnis und führen Sie sie mit pytest aus, um das Asset-Verhalten zu überprüfen
In der Produktion bereitstellen: Verwenden Sie Dagster Cloud oder folgen Sie den Bereitstellungsanleitungen, um Ihr Projekt in eine Produktionsumgebung zu verschieben
Dagster FAQs
Dagster ist eine Cloud-native Datenorchestrierungsplattform, die für Dateningenieure entwickelt wurde und integrierte Lineage, Observability, ein deklaratives Programmiermodell und erstklassige Testbarkeit bietet. Sie dient als einheitliche Steuerungsebene für Teams, um ihre KI- und Datenpipelines zu erstellen, zu skalieren und zu überwachen.
Dagster Video
Beliebte Artikel
FLUX.2 vs. Nano Banana Pro im Jahr 2025: Welches bevorzugen Sie?
Nov 28, 2025
Pixverse Promo-Codes kostenlos im Jahr 2025 und wie man sie einlöst
Nov 26, 2025
Midjourney Promo-Codes kostenlos im Jahr 2025 und wie man sie einlöst
Nov 26, 2025
HiWaifu AI Empfehlungscodes im Jahr 2025 und wie man sie einlöst
Nov 26, 2025
Neueste KI-Tools ähnlich wie Dagster
Tomat
Tomat.AI ist eine KI-gestützte Desktop-Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, große CSV- und Excel-Dateien einfach zu erkunden, zu analysieren und zu automatisieren, ohne zu programmieren, und die lokale Verarbeitung sowie fortgeschrittene Datenmanipulationsfunktionen bietet.
Data Nuts
DataNuts ist ein umfassender Anbieter von Datenmanagement- und Analyselösungen, der sich auf Gesundheitslösungen, Cloud-Migration und KI-gestützte Datenbankabfragefähigkeiten spezialisiert hat.
CogniKeep AI
CogniKeep AI ist eine private, unternehmensgerechte KI-Lösung, die es Organisationen ermöglicht, sichere, anpassbare KI-Funktionen innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur bereitzustellen und dabei vollständige Datenprivatsphäre und -sicherheit zu gewährleisten.
EasyRFP
EasyRFP ist ein KI-gestütztes Edge-Computing-Toolkit, das RFP (Request for Proposal)-Antworten optimiert und eine Echtzeit-Feldphänotypisierung durch Deep-Learning-Technologie ermöglicht.
Beliebte KI-Tools wie Dagster
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Researcher und Analyst sind zwei neuartige KI-Reasoning-Agenten in Microsoft 365 Copilot, die Benutzern helfen, komplexe Forschungs- und Datenanalyseaufgaben zu bewältigen, indem sie sowohl Unternehmens- als auch Webdaten mit fortschrittlichen Reasoning-Funktionen nutzen.
ContextGem
ContextGem ist ein kostenloses Open-Source-LLM-Framework, das die Extraktion strukturierter Daten und Erkenntnisse aus Dokumenten mit minimalem Code durch leistungsstarke integrierte Abstraktionen und automatisierte Funktionen vereinfacht.
Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0 ist ein verfeinertes und praxiserprobtes Open-Source-Tool, das Domänenexperten-Datensätze erstellt, um benutzerdefinierte LLMs mit Ihren eigenen Daten zu trainieren. Es verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, Offline-Funktionen sowie automatische Datensatzgenerierungs- und Trainingsprozesse.
rtrvr.ai
rtrvr.ai ist eine KI-gestützte Chrome-Erweiterung, mit der Benutzer Webaufgaben automatisieren, Tiefenrecherchen über Tabs hinweg durchführen und strukturierte Daten von jeder Website mithilfe von Befehlen in natürlicher Sprache extrahieren können.