Dagster는 어떻게 작동합니까?

Dagster를 사용하면 빌드하려는 데이터 자산을 Python 함수로 선언합니다. 그러면 Dagster가 이러한 함수를 적절한 시기에 실행하고 자산을 최신 상태로 유지하도록 도와줍니다. 로컬 개발에서 프로덕션에 이르기까지 데이터 개발 라이프사이클의 모든 단계에서 작동하도록 설계되었습니다.

Dagster의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 통합된 계보 및 관찰 가능성, 선언적 프로그래밍 모델, 동급 최고의 테스트 기능, 데이터 세트의 자동 추적 및 문서화, 다양한 도구(S3, Snowflake, PowerBI)와의 기본 제공 통합, 로컬 테스트 기능, 분기 배포 및 포괄적인 비용 통찰력이 있습니다.

Dagster는 다른 오케스트레이터와 어떤 점이 다릅니까?

프로덕션 환경에서 테스트를 강제하는 레거시 오케스트레이터와 달리 Dagster는 로컬에서 모든 개발 단계에서 테스트할 수 있는 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례를 기반으로 구축되었습니다. 또한 거버넌스 및 품질을 유지하면서 플랫폼 전체의 가시성을 제공하고 작업별 관리보다는 데이터 자산에 중점을 둡니다.

Dagster의 관리형 버전이 있습니까?

예, Dagster는 호스팅된 Dagster 인스턴스 및 추가 기능을 포함하는 관리형 제품인 Dagster Plus를 제공합니다. 사용자는 무료 평가판으로 Dagster+를 사용해 볼 수 있습니다.

Dagster는 어떤 종류의 지원을 제공합니까?

Dagster는 사용자가 다른 Dagster 사용자와 대화하고, AI 기반 챗봇을 사용하고, Dagster 관련 문제에 대한 도움을 받을 수 있는 Slack 커뮤니티를 통해 지원을 제공합니다.

Dagster

WebsiteFree TrialAI Data Mining AI SQL Assistant

Dagster는 통합 계보, 관찰 기능, 선언적 프로그래밍 모델 및 동급 최고의 테스트 기능을 통해 팀이 안정적인 데이터 및 AI 파이프라인을 구축, 예약 및 모니터링하는 데 도움이 되는 최신 데이터 오케스트레이션 플랫폼입니다.

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https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure

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제품 정보

업데이트됨:Dec 5, 2025

Dagster이란?

Dagster는 전체 개발 수명 주기 동안 데이터 자산을 개발하고 유지 관리하도록 설계된 클라우드 네이티브 데이터 파이프라인 오케스트레이터입니다. 팀이 데이터 워크플로우를 구축, 확장 및 관찰할 수 있는 통합 제어 평면 역할을 합니다. 이 플랫폼은 특히 데이터 엔지니어를 위해 구축되었으며 테이블, 데이터 세트, 머신 러닝 모델 및 보고서를 포함한 다양한 데이터 자산을 지원합니다. Python 기반 플랫폼으로서 사용자는 데이터 자산을 Python 함수로 선언하고 이러한 함수가 실행되어 자산을 최신 상태로 유지하는 방법을 관리할 수 있습니다.

Dagster의 주요 기능

Dagster는 통합된 계보, 관찰 가능성 및 테스트 가능성을 통해 엔드 투 엔드 파이프라인 관리를 제공하는 최신 데이터 오케스트레이션 플랫폼입니다. Python에서 선언적 프로그래밍 모델을 제공하여 팀이 AI 및 데이터 파이프라인을 구축, 확장 및 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 자산 기반 개발, 내장된 테스트 기능, 포괄적인 모니터링, 다양한 데이터 도구 및 서비스와의 통합을 제공하면서 데이터 품질 및 거버넌스를 유지합니다.

자산 기반 프레임워크: 데이터 자산(테이블, 파일, ML 모델)이 중심이 되는 선언적 접근 방식을 사용하여 자동 카탈로그 작성, 계보 추적 및 비용 통찰력을 제공합니다.

통합 테스트 및 개발: 프로덕션 전에 로컬 테스트, 분기 배포 및 개발 환경을 지원하여 더 나은 코드 품질과 신뢰도를 제공합니다.

포괄적인 관찰 가능성: 자산 상태, 최신 상태 모니터링, 사용자 정의 대시보드 및 비용 추적을 포함하여 데이터 파이프라인의 엔드 투 엔드 모니터링을 제공합니다.

유연한 통합: 모듈식, 공급업체에 구애받지 않는 접근 방식을 유지하면서 다양한 도구 및 서비스(S3, Snowflake, PowerBI 등)와의 내장된 통합을 제공합니다.

Dagster의 사용 사례

머신러닝 운영: 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 ML 모델을 수명 주기 전반에 걸쳐 관리하고 유지 관리합니다.

데이터 웨어하우스 ETL: 품질 검사 및 계보 추적을 통해 복잡한 데이터 변환 파이프라인을 구축하고 관리합니다.

팀 간 데이터 협업: 여러 팀이 거버넌스 및 가시성을 유지하면서 데이터 프로젝트에서 함께 작업할 수 있도록 지원합니다.

데이터 품질 관리: 데이터 무결성을 보장하기 위해 파이프라인 전체에서 데이터 자산의 자동화된 테스트 및 유효성 검사를 구현합니다.

장점

로컬 개발 지원을 통한 강력한 테스트 기능

포괄적인 관찰 가능성 및 모니터링 기능

기존 데이터 도구와의 유연한 통합

내장된 데이터 품질 및 거버넌스 기능

단점

일부 고급 기능은 Dagster+ 유료 버전이 필요합니다.

자산 기반 개발에 익숙하지 않은 팀의 경우 학습 곡선이 있습니다.

Dagster 사용 방법

Dagster 설치: pip를 사용하여 Dagster를 설치하거나 'dg' 명령을 실행하여 버전 번호를 확인하여 설치를 확인합니다.

새 Dagster 프로젝트 생성: 'create-dagster project my-project' 명령 또는 'dg scaffold'를 사용하여 pyproject.toml 및 src 디렉토리를 포함한 기본 구조로 새 프로젝트를 생성합니다.

자산 정의: @dg.asset으로 데코레이트된 Python 함수를 생성하여 데이터 자산을 정의합니다. 자산은 테이블, 데이터 세트 또는 기타 데이터 제품을 나타내는 핵심 구성 요소입니다.

종속성 설정: @dg.asset 데코레이터에서 deps 매개변수를 사용하여 자산 간의 종속성을 지정하여 데이터 변환의 DAG를 만듭니다.

Dagster UI 시작: 프로젝트 루트 디렉토리로 이동하여 'dg dev'를 실행하여 Dagster 웹 서버 인터페이스를 시작합니다.

자산 계보 보기: 포트 3000을 통해 Dagster UI에 액세스하여 자산 간의 종속성을 보여주는 계보 그래프를 확인합니다.

스토리지 구성: DAGSTER_HOME 환경 변수를 설정하여 실행 및 자산에 대한 영구 스토리지 위치를 지정합니다.

리소스 추가: 자산이 상호 작용해야 하는 외부 연결(데이터베이스, API)에 대한 리소스를 정의합니다.

테스트 작성: tests 디렉토리에 테스트를 만들고 pytest를 사용하여 실행하여 자산 동작을 확인합니다.

프로덕션 환경에 배포: Dagster Cloud를 사용하거나 배포 가이드를 따라 프로젝트를 프로덕션 환경으로 이동합니다.

Dagster 자주 묻는 질문

Dagster는 데이터 엔지니어를 위해 구축된 클라우드 네이티브 데이터 오케스트레이터 플랫폼으로, 통합된 계보, 관찰 가능성, 선언적 프로그래밍 모델 및 동급 최고의 테스트 기능을 제공합니다. 팀이 AI 및 데이터 파이프라인을 구축, 확장 및 관찰할 수 있는 통합 제어 평면 역할을 합니다.