Dagster

Dagster ist ein Tool, das dabei hilft, Ihre Daten-Workflows automatisch zu organisieren und auszuführen. Man kann es sich als einen intelligenten Manager für alle Ihre Datenaufgaben vorstellen. Anstatt Skripte manuell auszuführen oder sich zu merken, welche Dateien voneinander abhängen, übernimmt Dagster diese Aufgaben für Sie.

Was Dagster besonders macht, ist seine Herangehensweise an Daten. Es verfolgt Ihre Tabellen, Dateien und Modelle als wichtige Elemente (genannt Assets) und konzentriert sich nicht nur auf die Jobs, die sie erstellen. Das hilft Ihnen, zu sehen, wie all Ihre Daten miteinander verbunden sind.

Die Plattform bietet Funktionen zum Testen Ihres Codes, bevor er live geht, zur automatischen Überprüfung der Datenqualität und zur Anzeige der Kosten Ihrer Datenprozesse. Sie können sie auf Ihren eigenen Servern oder in der Cloud über deren Managed Service nutzen.

Der Einstieg in Dagster ist unkompliziert. Hier sind die wichtigsten Schritte:

• Installieren Sie Dagster mit dem Python-Paketmanager. Führen Sie einen einfachen Befehl in Ihrem Terminal aus, um alles Notwendige auf Ihrem Computer zu erhalten.

• Definieren Sie Ihre Datenressourcen, indem Sie Python-Funktionen schreiben, die beschreiben, welche Daten Sie erstellen möchten und wie dies zu tun ist. Dagster verwendet einfache Dekoratoren, um diese Funktionen zu kennzeichnen.

• Testen Sie lokal, bevor Sie bereitstellen. Dagster ermöglicht es Ihnen, alles auf Ihrem eigenen Rechner auszuführen, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert, was viel schneller ist als Tests in der Produktion.

• Betrachten Sie die Weboberfläche, indem Sie den Dagster-Server starten. Dies bietet Ihnen eine visuelle Möglichkeit, alle Ihre Datenressourcen zu sehen, deren Status zu überprüfen und zu verstehen, wie sie verbunden sind.

• Planen Sie automatische Läufe, um Ihre Daten aktuell zu halten. Sie können Zeitpläne oder Auslöser einrichten, die Ihre Pipelines zu bestimmten Zeiten oder bei Erfüllung bestimmter Bedingungen ausführen.

• Asset-basierte Datenorchestrierung und -verfolgung

• Lokale Test- und Entwicklungsumgebung

• Automatische Validierungsprüfungen der Datenqualität

• Integration mit dbt, Snowflake und anderen Tools

• Echtzeit-Visualisierung der Datenherkunft

• Eingebaute Kostenverfolgung und Überwachung

• Automatisierung von Zeitplänen mit intelligenten Auslösern

• Python-native Entwicklungserfahrung

• Branch-Deployments für sicheres Testen

• Eingebauter Datenkatalog und Metadaten