Dagster
Dagsterは、統合されたリネージ、可観測性、宣言型プログラミングモデル、およびクラス最高のテスト機能を備えた、信頼性の高いデータおよびAIパイプラインを構築、スケジュール、および監視するのに役立つ最新のデータオーケストレーションプラットフォームです。
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年12月05日
Dagsterとは
Dagsterは、開発ライフサイクル全体を通じてデータアセットを開発および維持するために設計された、クラウドネイティブなデータパイプラインオーケストレーターです。チームがデータワークフローを自信を持って構築、拡張、監視するための統合コントロールプレーンとして機能します。このプラットフォームは、データエンジニア向けに特別に構築されており、テーブル、データセット、機械学習モデル、レポートなど、さまざまなデータアセットをサポートしています。Pythonベースのプラットフォームとして、ユーザーはデータアセットをPython関数として宣言し、これらの関数がどのように実行されてアセットが最新の状態に保たれるかを管理できます。
Dagsterの主な機能
Dagsterは、統合されたリネージ、可観測性、およびテスト容易性を備えたエンドツーエンドのパイプライン管理を提供する最新のデータオーケストレーションプラットフォームです。Pythonでの宣言型プログラミングモデルを提供し、チームがAIおよびデータパイプラインを構築、拡張、および監視できるようにします。このプラットフォームは、アセットベースの開発、組み込みのテスト機能、包括的な監視、およびさまざまなデータツールやサービスとの統合を特徴とし、データ品質とガバナンスを維持します。
アセットベースのフレームワーク: データアセット（テーブル、ファイル、MLモデル）が中心となる宣言型アプローチを使用し、自動カタログ化、リネージ追跡、およびコストに関する洞察を提供します
統合されたテストと開発: 本番環境の前にローカルテスト、ブランチデプロイメント、および開発環境をサポートし、より良いコード品質と信頼性を実現します
包括的な可観測性: アセットの健全性、鮮度監視、カスタムダッシュボード、およびコスト追跡など、データパイプラインのエンドツーエンドの監視を提供します
柔軟な統合: モジュール式のベンダーに依存しないアプローチを維持しながら、さまざまなツールやサービス（S3、Snowflake、PowerBIなど）との組み込み統合を提供します
Dagsterのユースケース
機械学習オペレーション: データ準備からモデルのデプロイおよび監視まで、MLモデルのライフサイクル全体を管理および維持します
データウェアハウスETL: 品質チェックとリネージ追跡を備えた複雑なデータ変換パイプラインを構築および管理します
チーム間のデータコラボレーション: ガバナンスと可視性を維持しながら、複数のチームがデータプロジェクトで共同作業できるようにします
データ品質管理: データパイプライン全体でデータアセットの自動テストと検証を実装し、データ整合性を確保します
メリット
ローカル開発サポートによる強力なテスト機能
包括的な可観測性と監視機能
既存のデータツールとの柔軟な統合
組み込みのデータ品質およびガバナンス機能
デメリット
一部の高度な機能にはDagster+の有料版が必要です
アセットベースの開発に慣れていないチームにとっては学習コストがかかります
Dagsterの使い方
Dagsterのインストール: pipを使用してDagsterをインストールするか、\'dg\'コマンドを実行してバージョン番号を確認することで、インストールを確認します
新しいDagsterプロジェクトの作成: \'create-dagster project my-project\'コマンドまたは\'dg scaffold\'を使用して、pyproject.tomlやsrcディレクトリなどの基本的な構造を持つ新しいプロジェクトを生成します
アセットの定義: @dg.assetで装飾されたPython関数を作成して、データアセットを定義します。アセットは、テーブル、データセット、またはその他のデータ製品を表すコアビルディングブロックです
依存関係の設定: @dg.assetデコレーターのdepsパラメーターを使用して、アセット間の依存関係を指定し、データ変換のDAGを作成します
Dagster UIの起動: プロジェクトのルートディレクトリに移動し、\'dg dev\'を実行してDagster Webサーバーインターフェイスを起動します
アセットリネージの表示: ポート3000を介してDagster UIにアクセスし、アセット間の依存関係を示すリネージグラフを表示します
ストレージの構成: DAGSTER_HOME環境変数を設定して、実行とアセットの永続的なストレージの場所を指定します
リソースの追加: アセットが対話する必要がある外部接続（データベース、API）のリソースを定義します
テストの作成: testsディレクトリにテストを作成し、pytestを使用して実行して、アセットの動作を確認します
本番環境へのデプロイ: Dagster Cloudを使用するか、デプロイガイドに従って、プロジェクトを本番環境に移行します
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