Dagster
Dagster est une plateforme d'orchestration de données moderne qui aide les équipes à créer, planifier et surveiller des pipelines de données et d'IA fiables avec une lignée intégrée, une observabilité, un modèle de programmation déclaratif et une testabilité de premier ordre.
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Dec 5, 2025
Qu'est-ce que Dagster
Dagster est un orchestrateur de pipeline de données natif du cloud conçu pour développer et maintenir des actifs de données tout au long du cycle de vie du développement. Il sert de plan de contrôle unifié permettant aux équipes de construire, de mettre à l'échelle et d'observer leurs flux de travail de données en toute confiance. La plateforme est spécialement conçue pour les ingénieurs de données et prend en charge divers actifs de données, notamment les tables, les ensembles de données, les modèles d'apprentissage automatique et les rapports. En tant que plateforme basée sur Python, elle permet aux utilisateurs de déclarer leurs actifs de données en tant que fonctions Python et gère la manière dont ces fonctions s'exécutent pour maintenir les actifs à jour.
Caractéristiques principales de Dagster
Dagster est une plateforme moderne d'orchestration de données qui fournit une gestion de pipeline de bout en bout avec une lignée, une observabilité et une testabilité intégrées. Il offre un modèle de programmation déclaratif en Python, permettant aux équipes de construire, de mettre à l'échelle et de surveiller leurs pipelines d'IA et de données. La plateforme propose un développement basé sur les actifs, des capacités de test intégrées, une surveillance complète et une intégration avec divers outils et services de données tout en maintenant la qualité et la gouvernance des données.
Cadre basé sur les actifs: Utilise une approche déclarative où les actifs de données (tables, fichiers, modèles ML) sont centraux, fournissant un catalogage automatique, un suivi de la lignée et des informations sur les coûts
Tests et développement intégrés: Prend en charge les tests locaux, les déploiements de branches et les environnements de développement avant la production, permettant une meilleure qualité de code et une plus grande confiance
Observabilité complète: Fournit une surveillance de bout en bout des pipelines de données, y compris la santé des actifs, la surveillance de la fraîcheur, les tableaux de bord personnalisés et le suivi des coûts
Intégration flexible: Offre des intégrations intégrées avec divers outils et services (S3, Snowflake, PowerBI, etc.) tout en maintenant une approche modulaire et indépendante du fournisseur
Cas d'utilisation de Dagster
Opérations d'apprentissage automatique: Gestion et maintenance des modèles ML tout au long de leur cycle de vie, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles
ETL d'entrepôt de données: Construction et gestion de pipelines de transformation de données complexes avec des contrôles de qualité et un suivi de la lignée
Collaboration inter-équipes sur les données: Permettre à plusieurs équipes de travailler ensemble sur des projets de données tout en maintenant la gouvernance et la visibilité
Gestion de la qualité des données: Mise en œuvre de tests et de validations automatisés des actifs de données tout au long du pipeline pour garantir l'intégrité des données
Avantages
Fortes capacités de test avec prise en charge du développement local
Fonctionnalités complètes d'observabilité et de surveillance
Intégration flexible avec les outils de données existants
Fonctionnalités intégrées de qualité et de gouvernance des données
Inconvénients
Certaines fonctionnalités avancées nécessitent la version payante Dagster+
Courbe d'apprentissage pour les équipes novices en matière de développement basé sur les actifs
Comment utiliser Dagster
Installer Dagster: Installez Dagster à l'aide de pip ou vérifiez l'installation en exécutant la commande 'dg' pour vérifier le numéro de version
Créer un nouveau projet Dagster: Utilisez la commande 'create-dagster project my-project' ou 'dg scaffold' pour générer un nouveau projet avec la structure de base, y compris pyproject.toml et le répertoire src
Définir les actifs: Créez des fonctions Python décorées avec @dg.asset pour définir vos actifs de données. Les actifs sont les éléments de base qui représentent les tables, les ensembles de données ou d'autres produits de données
Configurer les dépendances: Utilisez le paramètre deps dans le décorateur @dg.asset pour spécifier les dépendances entre les actifs, créant ainsi un DAG de transformations de données
Démarrer l'interface utilisateur de Dagster: Accédez au répertoire racine du projet et exécutez 'dg dev' pour démarrer l'interface du serveur Web Dagster
Afficher la lignée des actifs: Accédez à l'interface utilisateur de Dagster via le port 3000 pour voir le graphique de lignée montrant les dépendances entre vos actifs
Configurer le stockage: Définissez la variable d'environnement DAGSTER_HOME pour spécifier l'emplacement de stockage permanent des exécutions et des actifs
Ajouter des ressources: Définissez des ressources pour les connexions externes (bases de données, API) avec lesquelles vos actifs doivent interagir
Écrire des tests: Créez des tests dans le répertoire des tests et exécutez-les à l'aide de pytest pour vérifier le comportement des actifs
Déployer en production: Utilisez Dagster Cloud ou suivez les guides de déploiement pour déplacer votre projet vers un environnement de production
FAQ de Dagster
Dagster est une plateforme d'orchestration de données native du cloud, conçue pour les ingénieurs de données, offrant une lignée intégrée, une observabilité, un modèle de programmation déclaratif et la meilleure testabilité de sa catégorie. Il sert de plan de contrôle unifié permettant aux équipes de construire, de mettre à l'échelle et d'observer leurs pipelines de données et d'IA.
Vidéo de Dagster
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