Dagster vs Inngest: Funktionen, Preise und Nutzerbewertungen 2026

Dagster

Moderne Plattform für Datenorchestrierung

ETL Workflow-Automatisierung+1 mehr

Inngest

Zuverlässige Plattform für Workflows und Hintergrundaufgaben

Projektmanagement Workflow-Automatisierung+3 mehr

Dagster

Moderne Plattform für Datenorchestrierung

ETL Workflow-Automatisierung+1 mehr

Inngest

Zuverlässige Plattform für Workflows und Hintergrundaufgaben

Projektmanagement Workflow-Automatisierung+3 mehr

Was sind Dagster und Inngest?

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.

Inngest

Inngest ist eine ereignisgesteuerte, dauerhafte Ausführungsplattform, die entwickelt wurde, um zuverlässige, mehrstufige Workflows auf jeder Plattform auszuführen, ohne Infrastruktur verwalten zu müssen. Man kann es sich als eine Mischung aus traditionellen Warteschlangen und modernen serverlosen Funktionen vorstellen, aber viel besser.

Es verwendet Step Functions und integriert Echtzeit-Ereignisverarbeitung, wodurch Entwickler komplexe Workflows erstellen können, die Tage oder Monate laufen und automatische Fehlerbehebung bieten. Der Hauptunterschied zu herkömmlichen Workflow-Tools ist einfach: Anstatt Warteschlangen einzurichten und Zustände zu verwalten, schreiben Sie normalen Code und Inngest übernimmt die gesamte Infrastrukturkomplexität.

Jeder Schritt in Ihrem Workflow wird bei Fehlern automatisch erneut versucht und behält den Zustand zwischen den Ausführungen bei, sodass Sie problemlos zuverlässige Systeme erstellen können. Gegründet im Jahr 2021, ist dieses Tool beliebt geworden, weil es Infrastrukturprobleme eliminiert und komplexe Workflows einfach macht. Sie können Funktionen in TypeScript, Python oder Go schreiben und überall bereitstellen.

Funktionen von Dagster und Inngest

Dagster

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

Inngest

Robuste Step Functions mit automatischen Wiederholungen und Zustandsverwaltung
Ereignisgesteuerte Workflow-Auslöser und Zeitplanung
KI-Orchestrierung mit AgentKit für Multi-Agenten-Systeme
Mehrsprachige SDKs (TypeScript, Python, Go)
Echtzeit-Observabilität mit Logs, Traces und Metriken
Mandantenfähige Nebenläufigkeitskontrolle und Drosselung
Optionen für Self-Hosting und Cloud-Bereitstellung
Kompatibilität mit Serverless, Edge und Server

Anwendungsfälle von Dagster und Inngest

Dagster

Workflow-Automatisierung Aufbau von Datenpipelines Jobplanung Datenqualitätsmanagement

Inngest

Workflow-Automatisierung Prozessautomatisierung KI-Workflow-Erstellung Aufbau von Datenpipelines Abhängigkeitsverwaltung Terminplanung Prozessautomatisierung

Preise von Dagster und Inngest

Dagster

Dagster bietet flexible Preisgestaltung, die auf unterschiedliche Teamgrößen und Bedürfnisse zugeschnitten ist. Es gibt auch eine Open-Source-Version, die Sie kostenlos selbst betreiben können, wenn Sie über technische Ressourcen verfügen.

Der Solo-Plan kostet 10 US-Dollar pro Monat und ist perfekt für einzelne Entwickler oder kleine Projekte. Sie erhalten monatlich 7.500 Credits, Unterstützung für einen Benutzer, einen Code-Standort und eine Bereitstellung. Dies beinhaltet eine 30-tägige kostenlose Testphase, um alles auszuprobieren.

Der Starter-Plan kostet 100 US-Dollar pro Monat und ist für kleine Teams gedacht, die es mit Datenpipelines ernst meinen. Er umfasst monatlich 30.000 Credits, bis zu 3 Benutzer, 5 Code-Standorte und die Funktion Katalogsuche. Wie beim Solo-Plan gibt es eine 30-tägige kostenlose Testphase.

Für größere Organisationen erfordert der Pro-Plan die Kontaktaufnahme mit dem Vertriebsteam für eine individuelle Preisgestaltung. Diese Stufe bietet unbegrenzte Code-Standorte und Bereitstellungen, Kostenverfolgungstools, persönliche Unterstützung beim Einstieg, einen privaten Slack-Kanal für Hilfe, Verfügbarkeitsgarantien und individuelle Sicherheitsüberprüfungen.

Inngest

Inngest bietet flexible Preismodelle, die sich nach Ihrem Nutzungsverhalten richten. Der Hobby-Tarif ist komplett kostenlos und umfasst 100.000 Ausführungen pro Monat, ideal zum Einstieg und für kleine Projekte. Nach Überschreitung des kostenlosen Limits zahlen Sie nur 50 $ pro zusätzlicher Million Ausführungen.

Der Pro-Tarif beginnt bei 75 $ pro Monat und beinhaltet höhere Ausführungslimits, erweiterte Funktionen wie granulare Metriken, erhöhte Skalierung und Durchsatz sowie verlängerte Trace-Aufbewahrung. Pro-Nutzer erhalten Prioritätssupport und verbesserte Überwachungsfunktionen.

Für größere Unternehmen ist eine Enterprise-Preisgestaltung mit individuellen Konditionen verfügbar. Enterprise umfasst SAML-Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Prüfprotokolle, dedizierten Slack-Support und eine Trace-Aufbewahrung von 90 Tagen. Enterprise-Kunden erhalten zudem exportierbare Observability-Daten und Service-Level-Agreements.

Alle Tarife beinhalten unbegrenzte Umgebungen für Entwicklung und Staging, was das Testen von Workflows vor der Produktionsbereitstellung erleichtert.