ToolQuestor Logo
Dagster
Jeszcze brak recenzji
0 Zapisane
Dodane:10/22/2025
Typ:Saas
Miesięczny ruch:-
Ceny:
FREEMIUMSUBSCRIPTION
Wspomagane sztuczną inteligencjąUczenie maszynoweOparte na chmurzeBez koduOprogramowanie otwartoźródłoweAutomatyzacja
Wispr Flow

Wispr Flow

FEATURED
BASE44

BASE44

FEATURED
Granola

Granola

FEATURED
Dagster screenshot 2
Dagster screenshot 3
Dagster screenshot 4
Dagster screenshot 5

Czym jest Dagster

Dagster to narzędzie, które pomaga automatycznie organizować i uruchamiać Twoje przepływy danych. Można je porównać do inteligentnego menedżera wszystkich Twoich zadań związanych z danymi. Zamiast ręcznie uruchamiać skrypty lub pamiętać, które pliki zależą od innych, Dagster zajmuje się tym za Ciebie.

To, co wyróżnia Dagster, to sposób, w jaki podchodzi do danych. Śledzi Twoje tabele, pliki i modele jako ważne elementy (zwane zasobami), zamiast skupiać się tylko na zadaniach, które je tworzą. Dzięki temu możesz zobaczyć, jak wszystkie Twoje dane są ze sobą powiązane.

Platforma zawiera funkcje do testowania kodu przed jego wdrożeniem, automatycznego sprawdzania jakości danych oraz pokazywania, ile kosztują Twoje procesy danych. Możesz korzystać z niej na własnych serwerach lub w chmurze za pośrednictwem ich usługi zarządzanej.

Jak używać Dagster

Rozpoczęcie pracy z Dagster jest proste. Oto główne kroki:

  • Zainstaluj Dagster za pomocą menedżera pakietów Pythona. W terminalu uruchom prostą komendę, aby pobrać wszystko, czego potrzebujesz na swój komputer.

  • Zdefiniuj swoje zasoby danych poprzez napisanie funkcji w Pythonie, które opisują, jakie dane chcesz stworzyć i jak to zrobić. Dagster używa prostych dekoratorów do oznaczania tych funkcji.

  • Testuj lokalnie przed wdrożeniem. Dagster pozwala uruchomić wszystko na własnym komputerze, aby upewnić się, że działa poprawnie, co jest znacznie szybsze niż testowanie w środowisku produkcyjnym.

  • Przeglądaj w interfejsie webowym uruchamiając serwer Dagster. Daje to wizualny sposób na zobaczenie wszystkich zasobów danych, sprawdzenie ich statusu i zrozumienie, jak są połączone.

  • Planuj automatyczne uruchomienia, aby utrzymać dane świeże. Możesz ustawić harmonogramy lub wyzwalacze, które uruchamiają twoje pipeline'y o określonych porach lub gdy spełnione są określone warunki.

Funkcje Dagster

  • Orkiestracja i śledzenie danych oparte na zasobach

  • Lokalne środowisko testowe i deweloperskie

  • Automatyczne kontrole walidacji jakości danych

  • Integracja z dbt, Snowflake i innymi narzędziami

  • Wizualizacja pochodzenia danych w czasie rzeczywistym

  • Wbudowane śledzenie i monitorowanie kosztów

  • Automatyzacja harmonogramu z inteligentnymi wyzwalaczami

  • Doświadczenie programistyczne natywne dla Pythona

  • Wdrażanie gałęzi dla bezpiecznego testowania

  • Wbudowany katalog danych i metadane

Ceny Dagster

Solo

$10 /mies.

Co zawiera:
  • 7 500 kredytów miesięcznie
  • 1 użytkownik
  • 1 lokalizacja kodu
  • 1 wdrożenie
  • 30-dniowy darmowy okres próbny
  • Idealne dla projektów osobistych
Najpopularniejszy
Starter

$100 /mies.

Co zawiera:
  • 30 000 kredytów miesięcznie
  • Do 3 użytkowników
  • 5 lokalizacji kodu
  • 1 wdrożenie
  • Wyszukiwanie w katalogu
  • 30-dniowy bezpłatny okres próbny
  • Kontrola dostępu oparta na rolach
Pro

Custom

Co zawiera:
  • Nielimitowana liczba lokalizacji kodu
  • Nielimitowane wdrożenia
  • Śledzenie kosztów i analizy
  • Spersonalizowane wsparcie podczas wdrożenia
  • Prywatny kanał Slack
  • Umowy o poziomie dostępności (SLA)
  • Niestandardowe kwestionariusze bezpieczeństwa

Repozytorium Dagster

Zobacz na Github
Gwiazdki14,265
Forki1,861
Wiek repozytorium7 lat
Ostatni commit1 miesiąc temu

FAQ o Dagster

Czy Dagster jest darmowy w użyciu?
Tak, Dagster ma darmową wersję open-source, którą możesz uruchomić na własnej infrastrukturze. W przypadku usług zarządzanych dostępny jest plan Solo za 10 USD/miesiąc z 30-dniowym bezpłatnym okresem próbnym, plan Starter za 100 USD/miesiąc oraz plan Enterprise Pro z indywidualnym cennikiem dla większych zespołów.
Czym Dagster różni się od Apache Airflow?
Dagster koncentruje się na Twoich zasobach danych (tabele, modele, pliki), podczas gdy Airflow skupia się na zadaniach. Dzięki temu Dagster lepiej nadaje się do zrozumienia zależności i pochodzenia danych. Dagster oferuje również znacznie łatwiejsze testowanie lokalne i rozwój, pozwalając na uruchamianie potoków na laptopie bez skomplikowanej konfiguracji.
Czy mogę używać Dagster z moimi obecnymi narzędziami, takimi jak dbt i Snowflake?
Tak, Dagster ma silne wbudowane wsparcie dla dbt, Snowflake i wielu innych popularnych narzędzi do pracy z danymi. Został zaprojektowany, aby współpracować z Twoim istniejącym środowiskiem, a nie je zastępować. Możesz stopniowo wdrażać Dagster, nie migrując wszystkiego naraz.
Czy muszę znać Pythona, aby korzystać z Dagster?
Tak, Dagster używa Pythona do definiowania potoków i zasobów danych. Jednak krzywa uczenia się jest łagodna, a dokumentacja zawiera wiele przykładów. Jeśli znasz SQL i podstawowe koncepcje programowania, możesz zacząć stosunkowo szybko.
Czy Dagster obsługuje potoki uczenia maszynowego?
Zdecydowanie. Dagster doskonale sprawdza się w przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym. Pomaga zarządzać danymi treningowymi, trenowaniem modeli, ich oceną oraz wdrażaniem. Wiele zespołów korzysta z Dagster zarówno do inżynierii danych, jak i pipeline'ów ML, co ułatwia utrzymanie wszystkiego w jednym, uporządkowanym systemie.

Podziel się swoim doświadczeniem z Dagster

Ładowanie...

Zobacz co użytkownicy mówią o Dagster

0.0

0 Recenzje

5
0
4
0
3
0
2
0
1
0

Jeszcze brak recenzji

Bądź pierwszym, który zrecenzuje Dagster

Osadź odznaki Dagster

Pokaż swojej społeczności, że Dagster jest polecane na Tool Questor. Dodaj te piękne odznaki do swojej strony internetowej, dokumentacji lub profili społecznościowych, aby zwiększyć wiarygodność i przyciągnąć więcej ruchu.

Light Badge Preview