Dagster

Dagsterは、データワークフローを自動的に整理・実行するのに役立つツールです。すべてのデータタスクのスマートなマネージャーのようなものと考えてください。スクリプトを手動で実行したり、どのファイルが他のファイルに依存しているかを覚えたりする代わりに、Dagsterがこれらを代わりに管理します。

Dagsterの特徴は、データの捉え方にあります。ジョブだけでなく、テーブル、ファイル、モデルなどの重要なアイテム（アセットと呼ばれます）を追跡します。これにより、すべてのデータがどのように連携しているかを把握できます。

このプラットフォームには、コードを本番環境に出す前のテスト機能、自動的なデータ品質チェック、データ処理のコスト表示機能が含まれています。自社サーバーでの利用も、マネージドサービスを通じたクラウド利用も可能です。

Dagsterの始め方は簡単です。主なステップは以下の通りです：

• Dagsterをインストールするには、Pythonのパッケージマネージャーを使用します。ターミナルで簡単なコマンドを実行するだけで、必要なものがすべてコンピュータに揃います。

• データ資産を定義するには、作成したいデータとその生成方法を記述するPython関数を書きます。Dagsterはこれらの関数をマークするためにシンプルなデコレーターを使用します。

• ローカルでテストすることで、デプロイ前に動作確認ができます。Dagsterはすべてを自分のマシン上で実行できるため、本番環境でテストするよりもはるかに速く確認できます。

• ウェブインターフェースで表示するには、Dagsterサーバーを起動します。これにより、すべてのデータ資産を視覚的に確認し、その状態をチェックし、どのように接続されているかを理解できます。

• 自動実行をスケジュールすることで、データを常に最新に保てます。特定の時間や条件が満たされたときにパイプラインを実行するスケジュールやトリガーを設定できます。

• アセットベースのデータオーケストレーションとトラッキング

• ローカルテストおよび開発環境

• 自動データ品質検証チェック

• dbt、Snowflake、その他ツールとの統合

• リアルタイムデータ系統の可視化

• 組み込みのコスト追跡とモニタリング

• スマートトリガーによるスケジュール自動化

• Pythonネイティブの開発体験

• 安全なテストのためのブランチデプロイメント

• 組み込みのデータカタログとメタデータ