Dagster
Dagster è una moderna piattaforma di orchestrazione dei dati che aiuta i team a costruire, pianificare e monitorare pipeline di dati e AI affidabili con lineage integrata, osservabilità, modello di programmazione dichiarativa e la migliore testabilità della categoria.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Dec 5, 2025
Cos'è Dagster
Dagster è un orchestratore di pipeline di dati nativo del cloud progettato per sviluppare e mantenere asset di dati durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo. Funge da piano di controllo unificato per i team per costruire, scalare e osservare i propri flussi di lavoro di dati con sicurezza. La piattaforma è costruita specificamente per gli ingegneri dei dati e supporta vari asset di dati tra cui tabelle, set di dati, modelli di machine learning e report. Essendo una piattaforma basata su Python, consente agli utenti di dichiarare i propri asset di dati come funzioni Python e gestisce il modo in cui queste funzioni vengono eseguite per mantenere aggiornati gli asset.
Caratteristiche principali di Dagster
Dagster è una piattaforma moderna di orchestrazione dei dati che fornisce una gestione completa delle pipeline con lineage, osservabilità e testabilità integrate. Offre un modello di programmazione dichiarativo in Python, consentendo ai team di costruire, scalare e monitorare le loro pipeline di dati e AI. La piattaforma offre sviluppo basato su asset, funzionalità di test integrate, monitoraggio completo e integrazione con vari strumenti e servizi di dati, mantenendo al contempo la qualità e la governance dei dati.
Framework basato su asset: Utilizza un approccio dichiarativo in cui gli asset di dati (tabelle, file, modelli di ML) sono centrali, fornendo catalogazione automatica, tracciamento della lineage e informazioni sui costi
Test e sviluppo integrati: Supporta test locali, implementazioni di branch e ambienti di sviluppo prima della produzione, consentendo una migliore qualità del codice e sicurezza
Osservabilità completa: Fornisce un monitoraggio end-to-end delle pipeline di dati, inclusi lo stato degli asset, il monitoraggio della freschezza, dashboard personalizzati e il tracciamento dei costi
Integrazione flessibile: Offre integrazioni integrate con vari strumenti e servizi (S3, Snowflake, PowerBI, ecc.) mantenendo un approccio modulare e indipendente dal fornitore
Casi d'uso di Dagster
Operazioni di Machine Learning: Gestione e manutenzione dei modelli di ML durante il loro ciclo di vita, dalla preparazione dei dati all'implementazione e al monitoraggio del modello
Data Warehouse ETL: Costruzione e gestione di pipeline di trasformazione dei dati complesse con controlli di qualità e tracciamento della lineage
Collaborazione sui dati tra team: Consentire a più team di lavorare insieme su progetti di dati mantenendo la governance e la visibilità
Gestione della qualità dei dati: Implementazione di test automatizzati e convalida degli asset di dati durante tutta la pipeline per garantire l'integrità dei dati
Vantaggi
Forti capacità di test con supporto per lo sviluppo locale
Funzionalità complete di osservabilità e monitoraggio
Integrazione flessibile con gli strumenti di dati esistenti
Funzionalità integrate di qualità e governance dei dati
Svantaggi
Alcune funzionalità avanzate richiedono la versione a pagamento Dagster+
Curva di apprendimento per i team che non hanno familiarità con lo sviluppo basato su asset
Come usare Dagster
Installa Dagster: Installa Dagster usando pip o verifica l'installazione eseguendo il comando 'dg' per controllare il numero di versione
Crea un nuovo progetto Dagster: Usa il comando 'create-dagster project my-project' o 'dg scaffold' per generare un nuovo progetto con la struttura di base inclusi pyproject.toml e la directory src
Definisci gli asset: Crea funzioni Python decorate con @dg.asset per definire i tuoi asset di dati. Gli asset sono i mattoni fondamentali che rappresentano tabelle, set di dati o altri prodotti di dati
Imposta le dipendenze: Usa il parametro deps nel decoratore @dg.asset per specificare le dipendenze tra gli asset, creando un DAG di trasformazioni di dati
Avvia l'interfaccia utente di Dagster: Vai alla directory principale del progetto ed esegui 'dg dev' per avviare l'interfaccia del server web di Dagster
Visualizza la lineage degli asset: Accedi all'interfaccia utente di Dagster tramite la porta 3000 per visualizzare il grafico della lineage che mostra le dipendenze tra i tuoi asset
Configura l'archiviazione: Imposta la variabile d'ambiente DAGSTER_HOME per specificare la posizione di archiviazione permanente per le esecuzioni e gli asset
Aggiungi risorse: Definisci le risorse per le connessioni esterne (database, API) con cui i tuoi asset devono interagire
Scrivi test: Crea test nella directory dei test ed eseguili usando pytest per verificare il comportamento degli asset
Distribuisci in produzione: Usa Dagster Cloud o segui le guide alla distribuzione per spostare il tuo progetto in un ambiente di produzione
FAQ di Dagster
Dagster è una piattaforma di orchestrazione dei dati cloud-native creata per gli ingegneri dei dati, che fornisce lineage integrato, osservabilità, un modello di programmazione dichiarativo e la migliore testabilità della categoria. Funge da piano di controllo unificato per i team per costruire, scalare e osservare le loro pipeline di dati e AI.
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