Dagster
Dagster est une plateforme d'orchestration de données qui aide les équipes à construire, planifier et surveiller des pipelines de données fiables avec des tests intégrés et une observabilité.
Qu'est-ce que Dagster ?
Dagster est un outil qui aide à organiser et exécuter automatiquement vos flux de données. Pensez-y comme un gestionnaire intelligent pour toutes vos tâches de données. Au lieu d'exécuter manuellement des scripts ou de vous souvenir des dépendances entre fichiers, Dagster s'en charge pour vous.
Ce qui distingue Dagster, c'est sa façon de considérer les données. Il suit vos tables, fichiers et modèles en tant qu'éléments importants (appelés actifs) plutôt que de se concentrer uniquement sur les tâches qui les créent. Cela vous aide à voir comment toutes vos données sont connectées.
La plateforme inclut des fonctionnalités pour tester votre code avant sa mise en production, vérifier automatiquement la qualité des données et vous montrer le coût de vos processus de données. Vous pouvez l'utiliser sur vos propres serveurs ou dans le cloud via leur service géré.
Comment utiliser Dagster
Commencer avec Dagster est simple. Voici les étapes principales :
Installez Dagster en utilisant le gestionnaire de paquets Python. Exécutez une commande simple dans votre terminal pour obtenir tout ce dont vous avez besoin sur votre ordinateur.
Définissez vos actifs de données en écrivant des fonctions Python qui décrivent les données que vous souhaitez créer et comment les produire. Dagster utilise des décorateurs simples pour marquer ces fonctions.
Testez localement avant de déployer. Dagster vous permet d’exécuter tout sur votre propre machine pour vous assurer que cela fonctionne correctement, ce qui est beaucoup plus rapide que de tester en production.
Visualisez dans l’interface web en démarrant le serveur Dagster. Cela vous offre un moyen visuel de voir tous vos actifs de données, vérifier leur statut et comprendre comment ils sont connectés.
Planifiez des exécutions automatiques pour garder vos données à jour. Vous pouvez configurer des horaires ou des déclencheurs qui exécutent vos pipelines à des moments précis ou lorsque certaines conditions sont remplies.
Fonctionnalités de Dagster
Orchestration et suivi des données basés sur les actifs
Environnement local de test et de développement
Contrôles automatiques de validation de la qualité des données
Intégration avec dbt, Snowflake et d'autres outils
Visualisation en temps réel de la traçabilité des données
Suivi et surveillance des coûts intégrés
Automatisation des plannings avec déclencheurs intelligents
Expérience de développement native en Python
Déploiements en branches pour des tests sécurisés
Catalogue de données et métadonnées intégrés
Tarification de Dagster
Solo
$10 /mois
- 7 500 crédits par mois
- 1 utilisateur
- 1 emplacement de code
- 1 Déploiement
- Essai gratuit de 30 jours
- Parfait pour les projets personnels
Starter
$100 /mois
- 30 000 crédits par mois
- Jusqu'à 3 utilisateurs
- 5 emplacements de code
- 1 Déploiement
- Recherche dans le catalogue
- Essai gratuit de 30 jours
- Contrôle d'accès basé sur les rôles
Pro
Custom
- Emplacements de code illimités
- Déploiements illimités
- Suivi des coûts et analyses
- Support personnalisé à l'intégration
- Canal Slack privé
- Accords de niveau de service de disponibilité
- Questionnaires de sécurité personnalisés
Cas d'usage de Dagster
Qui peut bénéficier de Dagster ?
Dépôt de Dagster
Voir sur Github| Étoiles | 14,265 |
| Forks | 1,861 |
| Âge du Dépôt | 7 ans |
| Dernier Commit | 9 heures il y a |
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