Dagster

Dagster — это инструмент, который помогает автоматически организовывать и запускать ваши рабочие процессы с данными. Представьте его как умного менеджера для всех ваших задач с данными. Вместо того чтобы вручную запускать скрипты или помнить, какие файлы зависят от других, Dagster делает это за вас.

Что отличает Dagster, так это его подход к данным. Он отслеживает ваши таблицы, файлы и модели как важные объекты (называемые активами), а не просто сосредотачивается на задачах, которые их создают. Это помогает вам видеть, как все ваши данные связаны между собой.

Платформа включает функции для тестирования вашего кода перед запуском, автоматической проверки качества данных и отображения стоимости ваших процессов обработки данных. Вы можете использовать её на собственных серверах или в облаке через их управляемый сервис.

Начать работу с Dagster очень просто. Вот основные шаги:

• Установите Dagster с помощью менеджера пакетов Python. Выполните простую команду в терминале, чтобы получить все необходимое на вашем компьютере.

• Определите свои данные, написав функции на Python, которые описывают, какие данные вы хотите создать и как это сделать. Dagster использует простые декораторы для пометки этих функций.

• Тестируйте локально перед развертыванием. Dagster позволяет запускать все на вашем компьютере, чтобы убедиться, что все работает правильно, что намного быстрее, чем тестирование в продакшене.

• Просматривайте в веб-интерфейсе, запустив сервер Dagster. Это дает вам визуальный способ видеть все ваши данные, проверять их статус и понимать, как они связаны.

• Настройте автоматический запуск, чтобы ваши данные всегда были актуальными. Вы можете настроить расписания или триггеры, которые запускают ваши пайплайны в определенное время или при выполнении определенных условий.

• Оркестрация и отслеживание данных на основе активов

• Локальная среда для тестирования и разработки

• Автоматические проверки качества данных

• Интеграция с dbt, Snowflake и другими инструментами

• Визуализация происхождения данных в реальном времени

• Встроенный учет и мониторинг затрат

• Автоматизация расписания с умными триггерами

• Разработка на Python с нативным опытом

• Развертывания веток для безопасного тестирования

• Встроенный каталог данных и метаданные