Dagster
Dagster, entegre soy, gözlemlenebilirlik, bildirimsel programlama modeli ve sınıfının en iyisi test edilebilirliği ile ekiplerin güvenilir veri ve AI hatları oluşturmasına, planlamasına ve izlemesine yardımcı olan modern bir veri düzenleme platformudur.
https://www.dagster.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Dec 5, 2025
Dagster Nedir
Dagster, tüm geliştirme yaşam döngüsü boyunca veri varlıklarını geliştirmek ve sürdürmek için tasarlanmış bulut tabanlı bir veri hattı düzenleyicisidir. Ekiplerin veri iş akışlarını güvenle oluşturması, ölçeklendirmesi ve gözlemlemesi için birleşik bir kontrol düzlemi görevi görür. Platform, özellikle veri mühendisleri için oluşturulmuştur ve tablolar, veri kümeleri, makine öğrenimi modelleri ve raporlar dahil olmak üzere çeşitli veri varlıklarını destekler. Python tabanlı bir platform olarak, kullanıcıların veri varlıklarını Python fonksiyonları olarak bildirmesine ve bu fonksiyonların varlıkları güncel tutmak için nasıl çalıştığını yönetmesine olanak tanır.
Dagster Temel Özellikleri
Dagster, entegre soy, gözlemlenebilirlik ve test edilebilirlikle uçtan uca boru hattı yönetimi sağlayan modern bir veri orkestrasyon platformudur. Python'da bildirimsel bir programlama modeli sunarak ekiplerin yapay zeka ve veri boru hatlarını oluşturmasına, ölçeklendirmesine ve izlemesine olanak tanır. Platform, varlık tabanlı geliştirme, yerleşik test yetenekleri, kapsamlı izleme ve çeşitli veri araçları ve hizmetleriyle entegrasyon özelliklerine sahipken veri kalitesini ve yönetişimini korur.
Varlık Tabanlı Çerçeve: Veri varlıklarının (tablolar, dosyalar, ML modelleri) merkezi olduğu, otomatik kataloglama, soy takibi ve maliyet içgörüleri sağlayan bildirimsel bir yaklaşım kullanır
Entegre Test ve Geliştirme: Daha iyi kod kalitesi ve güven sağlamak için üretimden önce yerel testi, şube dağıtımlarını ve geliştirme ortamlarını destekler
Kapsamlı Gözlemlenebilirlik: Varlık sağlığı, güncellik izleme, özel panolar ve maliyet takibi dahil olmak üzere veri boru hatlarının uçtan uca izlenmesini sağlar
Esnek Entegrasyon: Modüler, satıcıdan bağımsız bir yaklaşımı korurken çeşitli araçlar ve hizmetlerle (S3, Snowflake, PowerBI, vb.) yerleşik entegrasyonlar sunar
Dagster Kullanım Alanları
Makine Öğrenimi Operasyonları: Veri hazırlığından model dağıtımına ve izlemeye kadar, makine öğrenimi modellerini yaşam döngüsü boyunca yönetmek ve sürdürmek
Veri Ambarı ETL: Kalite kontrolleri ve soy takibi ile karmaşık veri dönüştürme boru hatları oluşturmak ve yönetmek
Ekipler Arası Veri İş Birliği: Birden fazla ekibin yönetişimi ve görünürlüğü korurken veri projelerinde birlikte çalışmasını sağlamak
Veri Kalitesi Yönetimi: Veri bütünlüğünü sağlamak için boru hattı boyunca veri varlıklarının otomatik testini ve doğrulamasını uygulamak
Artıları
Yerel geliştirme desteği ile güçlü test yetenekleri
Kapsamlı gözlemlenebilirlik ve izleme özellikleri
Mevcut veri araçlarıyla esnek entegrasyon
Yerleşik veri kalitesi ve yönetişim özellikleri
Eksileri
Bazı gelişmiş özellikler Dagster+ ücretli sürümünü gerektirir
Varlık tabanlı geliştirmeye yeni başlayan ekipler için öğrenme eğrisi
Dagster Nasıl Kullanılır
Dagster'ı Kurun: pip kullanarak Dagster'ı kurun veya sürüm numarasını kontrol etmek için 'dg' komutunu çalıştırarak kurulumu doğrulayın
Yeni bir Dagster projesi oluşturun: pyproject.toml ve src dizini dahil olmak üzere temel yapıya sahip yeni bir proje oluşturmak için 'create-dagster project my-project' komutunu veya 'dg scaffold' komutunu kullanın
Varlıkları tanımlayın: Veri varlıklarınızı tanımlamak için @dg.asset ile dekore edilmiş Python fonksiyonları oluşturun. Varlıklar, tabloları, veri kümelerini veya diğer veri ürünlerini temsil eden temel yapı taşlarıdır
Bağımlılıkları ayarlayın: Veri dönüşümlerinin bir DAG'ını oluşturarak, varlıklar arasındaki bağımlılıkları belirtmek için @dg.asset dekoratöründeki deps parametresini kullanın
Dagster UI'ı başlatın: Dagster web sunucusu arayüzünü başlatmak için proje kök dizinine gidin ve 'dg dev' komutunu çalıştırın
Varlık soyunu görüntüleyin: Varlıklarınız arasındaki bağımlılıkları gösteren soy grafiğini görmek için 3000 portu üzerinden Dagster UI'a erişin
Depolamayı yapılandırın: Çalışmalar ve varlıklar için kalıcı depolama konumunu belirtmek için DAGSTER_HOME ortam değişkenini ayarlayın
Kaynaklar ekleyin: Varlıklarınızın etkileşimde bulunması gereken harici bağlantılar (veritabanları, API'ler) için kaynaklar tanımlayın
Testler yazın: Varlık davranışını doğrulamak için testler dizininde testler oluşturun ve pytest kullanarak çalıştırın
Üretime dağıtın: Projenizi bir üretim ortamına taşımak için Dagster Cloud'u kullanın veya dağıtım kılavuzlarını izleyin
Dagster SSS
Dagster, veri mühendisleri için oluşturulmuş, bulut tabanlı bir veri orkestrasyon platformudur ve entegre soy, gözlemlenebilirlik, deklaratif bir programlama modeli ve sınıfının en iyisi test edilebilirlik sunar. Ekiplerin yapay zeka ve veri işlem hatlarını oluşturmaları, ölçeklendirmeleri ve gözlemlemeleri için birleşik bir kontrol düzlemi görevi görür.
Dagster Videosu
Popüler Makaleler
2025'te FLUX.2 ve Nano Banana Pro: Hangisini tercih edersiniz?
Nov 28, 2025
2025'te Ücretsiz Midjourney Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Nov 26, 2025
2025'te CrushOn AI NSFW Chatbot Yeni Hediye Kodları ve Nasıl Kullanılır
Nov 26, 2025
2025'te Ücretsiz Merlin AI Kupon Kodları ve Nasıl Kullanılır | AIPURE
Nov 26, 2025
Dagster Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Tomat
Tomat.AI, kullanıcıların kodlama olmadan büyük CSV ve Excel dosyalarını kolayca keşfetmesini, analiz etmesini ve otomatikleştirmesini sağlayan AI destekli bir masaüstü uygulamasıdır; yerel işleme ve gelişmiş veri manipülasyon yetenekleri ile birlikte gelir.
Data Nuts
DataNuts, sağlık çözümleri, bulut göçü ve AI destekli veritabanı sorgulama yetenekleri konusunda uzmanlaşmış kapsamlı bir veri yönetimi ve analitik çözümleri sağlayıcısıdır.
CogniKeep AI
CogniKeep AI, organizasyonların kendi altyapıları içinde güvenli, özelleştirilebilir AI yeteneklerini dağıtmasını sağlayan özel, kurumsal düzeyde bir AI çözümüdür ve tam veri gizliliği ve güvenliği sağlar.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Dagster Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Researcher & Analyst in M365 Copilot
Contact for PricingAI Data Mining
Araştırmacı ve Analist, Microsoft 365 Copilot'ta, kullanıcıların hem kurumsal hem de web verilerini gelişmiş akıl yürütme yetenekleriyle kullanarak karmaşık araştırma ve veri analizi görevlerinin üstesinden gelmelerine yardımcı olan, türünün ilk örneği olan iki AI akıl yürütme aracıdır.
ContextGem
ContextGem, güçlü yerleşik soyutlamalar ve otomatik özellikler aracılığıyla belgelerden minimum kodla yapılandırılmış veri ve içgörü çıkarma işlemini basitleştiren ücretsiz, açık kaynaklı bir LLM çerçevesidir.
Augmentoolkit 3.0
Augmentoolkit 3.0, sezgisel bir arayüz, çevrimdışı yetenek ve otomatik veri kümesi oluşturma ve eğitim süreçlerine sahip, kendi verilerinizle özel LLM'leri eğitmek için alan uzmanı veri kümeleri oluşturan, geliştirilmiş ve savaşta test edilmiş açık kaynaklı bir araçtır.
rtrvr.ai
rtrvr.ai, kullanıcıların web görevlerini otomatikleştirmesini, sekmelerde derinlemesine araştırma yapmasını ve doğal dil komutlarını kullanarak herhangi bir web sitesinden yapılandırılmış veri çıkarmasını sağlayan yapay zeka destekli bir Chrome uzantısıdır.