Dagster
Dagster es una plataforma moderna de orquestación de datos que ayuda a los equipos a construir, programar y supervisar canalizaciones de datos e IA confiables con linaje integrado, observabilidad, modelo de programación declarativa y la mejor capacidad de prueba de su clase.
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Información del Producto
Actualizado:05/12/2025
¿Qué es Dagster?
Dagster es un orquestador de canalizaciones de datos nativo de la nube diseñado para desarrollar y mantener activos de datos durante todo el ciclo de vida del desarrollo. Sirve como un plano de control unificado para que los equipos construyan, escalen y observen sus flujos de trabajo de datos con confianza. La plataforma está construida específicamente para ingenieros de datos y admite varios activos de datos, incluidas tablas, conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático e informes. Como plataforma basada en Python, permite a los usuarios declarar sus activos de datos como funciones de Python y gestiona cómo se ejecutan estas funciones para mantener los activos actualizados.
Características Principales de Dagster
Dagster es una plataforma moderna de orquestación de datos que proporciona gestión de pipelines de extremo a extremo con linaje, observabilidad y capacidad de prueba integrados. Ofrece un modelo de programación declarativo en Python, que permite a los equipos construir, escalar y supervisar sus pipelines de datos e IA. La plataforma cuenta con desarrollo basado en activos, capacidades de prueba integradas, supervisión integral e integración con diversas herramientas y servicios de datos, manteniendo al mismo tiempo la calidad y la gobernanza de los datos.
Marco Basado en Activos: Utiliza un enfoque declarativo en el que los activos de datos (tablas, archivos, modelos de ML) son centrales, proporcionando catalogación automática, seguimiento del linaje e información sobre los costes
Pruebas y Desarrollo Integrados: Admite pruebas locales, implementaciones de ramas y entornos de desarrollo antes de la producción, lo que permite una mejor calidad del código y confianza
Observabilidad Integral: Proporciona una supervisión de extremo a extremo de los pipelines de datos, incluyendo el estado de los activos, la supervisión de la frescura, los paneles de control personalizados y el seguimiento de los costes
Integración Flexible: Ofrece integraciones integradas con diversas herramientas y servicios (S3, Snowflake, PowerBI, etc.) manteniendo un enfoque modular y agnóstico del proveedor
Casos de Uso de Dagster
Operaciones de Machine Learning: Gestión y mantenimiento de modelos de ML a lo largo de su ciclo de vida, desde la preparación de los datos hasta la implementación y supervisión del modelo
ETL de Almacén de Datos: Construcción y gestión de pipelines de transformación de datos complejos con controles de calidad y seguimiento del linaje
Colaboración de Datos Interdepartamental: Permitir que varios equipos trabajen juntos en proyectos de datos manteniendo la gobernanza y la visibilidad
Gestión de la Calidad de los Datos: Implementación de pruebas automatizadas y validación de activos de datos a lo largo del pipeline para garantizar la integridad de los datos
Ventajas
Sólidas capacidades de prueba con soporte de desarrollo local
Funciones integrales de observabilidad y supervisión
Integración flexible con las herramientas de datos existentes
Funciones integradas de calidad y gobernanza de los datos
Desventajas
Algunas funciones avanzadas requieren la versión de pago Dagster+
Curva de aprendizaje para los equipos nuevos en el desarrollo basado en activos
Cómo Usar Dagster
Instalar Dagster: Instale Dagster usando pip o verifique la instalación ejecutando el comando 'dg' para verificar el número de versión
Crear un nuevo proyecto Dagster: Use el comando 'create-dagster project mi-proyecto' o 'dg scaffold' para generar un nuevo proyecto con la estructura básica que incluye pyproject.toml y el directorio src
Definir activos: Cree funciones de Python decoradas con @dg.asset para definir sus activos de datos. Los activos son los bloques de construcción centrales que representan tablas, conjuntos de datos u otros productos de datos
Configurar dependencias: Use el parámetro deps en el decorador @dg.asset para especificar las dependencias entre los activos, creando un DAG de transformaciones de datos
Iniciar la interfaz de usuario de Dagster: Navegue al directorio raíz del proyecto y ejecute 'dg dev' para iniciar la interfaz del servidor web de Dagster
Ver el linaje de activos: Acceda a la interfaz de usuario de Dagster a través del puerto 3000 para ver el gráfico de linaje que muestra las dependencias entre sus activos
Configurar el almacenamiento: Establezca la variable de entorno DAGSTER_HOME para especificar la ubicación de almacenamiento permanente para las ejecuciones y los activos
Agregar recursos: Defina recursos para conexiones externas (bases de datos, API) con las que sus activos necesitan interactuar
Escribir pruebas: Cree pruebas en el directorio de pruebas y ejecútelas usando pytest para verificar el comportamiento de los activos
Implementar en producción: Use Dagster Cloud o siga las guías de implementación para mover su proyecto a un entorno de producción
Preguntas Frecuentes de Dagster
Dagster es una plataforma de orquestación de datos nativa de la nube creada para ingenieros de datos, que proporciona linaje integrado, observabilidad, un modelo de programación declarativo y la mejor capacidad de prueba de su clase. Sirve como un plano de control unificado para que los equipos construyan, escalen y observen sus pipelines de datos e IA.
Video de Dagster
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