Как работает Dagster?

С помощью Dagster вы объявляете активы данных как функции Python, которые хотите построить. Затем Dagster помогает вам запускать эти функции в нужное время и поддерживает ваши активы в актуальном состоянии. Он разработан для работы на каждом этапе жизненного цикла разработки данных - от локальной разработки до производства.

Каковы ключевые особенности Dagster?

Ключевые особенности включают: интегрированную родословную и наблюдаемость, декларативную модель программирования, лучшую в своем классе тестируемость, автоматическое отслеживание и документирование наборов данных, встроенные интеграции с различными инструментами (S3, Snowflake, PowerBI), возможности локального тестирования, развертывания веток и всестороннюю информацию о затратах.

Чем Dagster отличается от других оркестраторов?

В отличие от устаревших оркестраторов, которые заставляют тестировать в производстве, Dagster построен с использованием лучших практик разработки программного обеспечения, которые позволяют тестировать на любом этапе разработки локально. Он также обеспечивает видимость на уровне всей платформы, сохраняя при этом управление и качество, и фокусируется на активах данных, а не на управлении задачами по отдельности.

Доступна ли управляемая версия Dagster?

Да, Dagster предлагает Dagster Plus, который является их управляемым предложением, включающим размещенный экземпляр Dagster и дополнительные функции. Пользователи могут попробовать Dagster+ с бесплатной пробной версией.

Какую поддержку предлагает Dagster?

Dagster предоставляет поддержку через свое сообщество Slack, где пользователи могут общаться с другими пользователями Dagster, использовать свой чат-бот на базе AI и получать помощь по вопросам, связанным с Dagster.

Dagster

WebsiteFree TrialAI Data Mining AI SQL Assistant

Dagster — это современная платформа оркестровки данных, которая помогает командам создавать, планировать и отслеживать надежные конвейеры данных и ИИ с интегрированным происхождением, наблюдаемостью, декларативной моделью программирования и лучшей в своем классе тестируемостью.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

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

Обзор
Видео
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:05/12/2025

Что такое Dagster

Dagster — это облачный оркестратор конвейеров данных, предназначенный для разработки и обслуживания активов данных на протяжении всего жизненного цикла разработки. Он служит единой панелью управления для команд, позволяющей уверенно создавать, масштабировать и наблюдать за своими рабочими процессами с данными. Платформа разработана специально для инженеров данных и поддерживает различные активы данных, включая таблицы, наборы данных, модели машинного обучения и отчеты. Будучи платформой на основе Python, она позволяет пользователям объявлять свои активы данных как функции Python и управляет тем, как эти функции выполняются, чтобы поддерживать активы в актуальном состоянии.

Ключевые особенности Dagster

Dagster — это современная платформа оркестровки данных, обеспечивающая сквозное управление конвейерами с интегрированной линией происхождения, наблюдаемостью и тестируемостью. Она предлагает декларативную модель программирования на Python, позволяющую командам создавать, масштабировать и отслеживать свои конвейеры AI и данных. Платформа включает разработку на основе активов, встроенные возможности тестирования, комплексный мониторинг и интеграцию с различными инструментами и сервисами для работы с данными, обеспечивая при этом качество данных и управление ими.

Фреймворк на основе активов: Использует декларативный подход, в котором активы данных (таблицы, файлы, модели машинного обучения) являются центральными, обеспечивая автоматическую каталогизацию, отслеживание происхождения и анализ затрат

Интегрированное тестирование и разработка: Поддерживает локальное тестирование, развертывание ветвей и среды разработки перед производством, что обеспечивает лучшее качество кода и уверенность

Комплексная наблюдаемость: Обеспечивает сквозной мониторинг конвейеров данных, включая состояние активов, мониторинг актуальности, пользовательские панели мониторинга и отслеживание затрат

Гибкая интеграция: Предлагает встроенные интеграции с различными инструментами и сервисами (S3, Snowflake, PowerBI и т. д.), сохраняя при этом модульный, не зависящий от поставщика подход

Варианты использования Dagster

Операции машинного обучения: Управление и поддержка моделей машинного обучения на протяжении всего их жизненного цикла, от подготовки данных до развертывания и мониторинга моделей

ETL хранилища данных: Создание и управление сложными конвейерами преобразования данных с проверками качества и отслеживанием происхождения

Межкомандное сотрудничество в области данных: Предоставление возможности нескольким командам работать вместе над проектами данных с сохранением управления и прозрачности

Управление качеством данных: Внедрение автоматизированного тестирования и проверки активов данных на протяжении всего конвейера для обеспечения целостности данных

Преимущества

Надежные возможности тестирования с поддержкой локальной разработки

Комплексные функции наблюдаемости и мониторинга

Гибкая интеграция с существующими инструментами для работы с данными

Встроенные функции качества данных и управления ими

Недостатки

Некоторые расширенные функции требуют платной версии Dagster+

Кривая обучения для команд, впервые использующих разработку на основе активов

Как использовать Dagster

Установите Dagster: Установите Dagster с помощью pip или проверьте установку, выполнив команду 'dg', чтобы проверить номер версии

Создайте новый проект Dagster: Используйте команду 'create-dagster project my-project' или 'dg scaffold', чтобы сгенерировать новый проект с базовой структурой, включая pyproject.toml и каталог src

Определите активы: Создайте функции Python, аннотированные с помощью @dg.asset, чтобы определить свои активы данных. Активы — это основные строительные блоки, которые представляют таблицы, наборы данных или другие продукты данных

Настройте зависимости: Используйте параметр deps в декораторе @dg.asset, чтобы указать зависимости между активами, создавая DAG преобразований данных

Запустите Dagster UI: Перейдите в корневой каталог проекта и запустите 'dg dev', чтобы запустить веб-интерфейс сервера Dagster

Просмотрите происхождение активов: Получите доступ к Dagster UI через порт 3000, чтобы увидеть граф происхождения, показывающий зависимости между вашими активами

Настройте хранилище: Установите переменную среды DAGSTER_HOME, чтобы указать постоянное место хранения для запусков и активов

Добавьте ресурсы: Определите ресурсы для внешних подключений (базы данных, API), с которыми должны взаимодействовать ваши активы

Напишите тесты: Создайте тесты в каталоге tests и запустите их с помощью pytest, чтобы проверить поведение активов

Разверните в производственной среде: Используйте Dagster Cloud или следуйте руководствам по развертыванию, чтобы перенести свой проект в производственную среду

Часто задаваемые вопросы о Dagster

Dagster - это облачная платформа оркестрации данных, созданная для инженеров данных, предоставляющая интегрированную родословную, наблюдаемость, декларативную модель программирования и лучшую в своем классе тестируемость. Она служит единой панелью управления для команд, позволяющей создавать, масштабировать и наблюдать за своими конвейерами AI и данных.

Видео Dagster

Последние ИИ-инструменты, похожие на Dagster

Tomat

Free TrialAI Spreadsheet AI Data Mining

Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.

Data Nuts

FreeAI SQL Assistant AI Data Mining

DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.

CogniKeep AI

PaidAI Data Mining AI SQL Assistant

CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.

EasyRFP

Contact for PricingAI Code Assistant AI Data Mining

EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.

Dagster