Dagster

Dagster là một công cụ giúp tổ chức và chạy các luồng công việc dữ liệu của bạn một cách tự động. Hãy nghĩ về nó như một người quản lý thông minh cho tất cả các tác vụ dữ liệu của bạn. Thay vì phải chạy thủ công các tập lệnh hoặc nhớ các tệp nào phụ thuộc vào tệp nào, Dagster sẽ xử lý việc này cho bạn.

Điều làm cho Dagster khác biệt là cách nó suy nghĩ về dữ liệu. Nó theo dõi các bảng, tệp và mô hình của bạn như những mục quan trọng (gọi là tài sản) thay vì chỉ tập trung vào các công việc tạo ra chúng. Điều này giúp bạn thấy được cách tất cả dữ liệu của bạn kết nối với nhau.

Nền tảng bao gồm các tính năng để kiểm thử mã của bạn trước khi triển khai, kiểm tra chất lượng dữ liệu tự động và hiển thị cho bạn chi phí của các quy trình dữ liệu. Bạn có thể sử dụng nó trên máy chủ riêng hoặc trên đám mây thông qua dịch vụ quản lý của họ.

Bắt đầu với Dagster rất đơn giản. Dưới đây là các bước chính:

• Cài đặt Dagster bằng trình quản lý gói của Python. Chạy một lệnh đơn giản trong terminal để có tất cả những gì bạn cần trên máy tính của mình.

• Định nghĩa các tài sản dữ liệu của bạn bằng cách viết các hàm Python mô tả dữ liệu bạn muốn tạo và cách tạo ra chúng. Dagster sử dụng các decorator đơn giản để đánh dấu các hàm này.

• Kiểm tra cục bộ trước khi triển khai. Dagster cho phép bạn chạy mọi thứ trên máy của mình để đảm bảo nó hoạt động chính xác, điều này nhanh hơn nhiều so với kiểm tra trên môi trường sản xuất.

• Xem trên giao diện web bằng cách khởi động máy chủ Dagster. Điều này cung cấp cho bạn một cách trực quan để xem tất cả các tài sản dữ liệu, kiểm tra trạng thái của chúng và hiểu cách chúng kết nối với nhau.

• Lên lịch chạy tự động để giữ cho dữ liệu của bạn luôn mới. Bạn có thể thiết lập lịch trình hoặc các trình kích hoạt để chạy các pipeline vào những thời điểm cụ thể hoặc khi các điều kiện nhất định được đáp ứng.

• Điều phối và theo dõi dữ liệu dựa trên tài sản

• Môi trường phát triển và kiểm thử cục bộ

• Kiểm tra xác thực chất lượng dữ liệu tự động

• Tích hợp với dbt, Snowflake và các công cụ khác

• Trực quan hóa nguồn gốc dữ liệu theo thời gian thực

• Theo dõi và giám sát chi phí tích hợp sẵn

• Tự động hóa lịch trình với các trình kích hoạt thông minh

• Trải nghiệm phát triển thuần Python

• Triển khai nhánh để kiểm thử an toàn

• Danh mục dữ liệu và siêu dữ liệu tích hợp sẵn