Dagster

Dagster es un orquestador de código abierto de nueva generación para todo el ciclo de vida del desarrollo de datos. Sirve como un plano de control unificado para pipelines de datos e IA, capacitando a los equipos para construir, escalar y observar sus flujos de trabajo con una confianza sin precedentes. Yendo más allá de los programadores tradicionales basados en tareas, Dagster introduce un enfoque basado en activos y consciente de los datos. Esto significa que trata los resultados de sus cómputos —como tablas, archivos, informes y modelos de aprendizaje automático— como ciudadanos de primera clase. Este cambio fundamental permite un desarrollo más intuitivo, una depuración potente y una observabilidad completa en toda su plataforma de datos.

Diseñado para la ingeniería de datos moderna, Dagster integra las mejores prácticas de la ingeniería de software directamente en el flujo de trabajo de datos. Permite a los desarrolladores probar pipelines localmente, utilizar despliegues basados en ramas para entornos de preproducción y construir con componentes reutilizables, aumentando drásticamente la velocidad y fiabilidad del desarrollo. Está construido para unificar herramientas y equipos dispares, proporcionando visibilidad en toda la plataforma sin sacrificar la gobernanza o la calidad, lo que lo convierte en una solución ideal para organizaciones de alto rendimiento que buscan romper los silos de datos.

Cómo usar Dagster

Usar Dagster implica un flujo de trabajo centrado en el desarrollador que promueve las mejores prácticas desde el desarrollo hasta la producción:

1. Definir Activos en Python: Comience definiendo declarativamente sus activos de datos utilizando las API de Python de Dagster. Un activo puede ser una tabla de base de datos, un archivo de S3 o un modelo de ML. Usted define la función que calcula el activo y sus dependencias de activos ascendentes.
2. Desarrollar y Probar Localmente: La arquitectura de Dagster está construida para el desarrollo local. Puede ejecutar y probar todo su pipeline o activos individuales en su máquina local, iterando rápidamente sin necesidad de desplegar en un entorno similar al de producción.
3. Integrar su Stack Tecnológico: Conecte Dagster a su stack de datos existente utilizando su extensa biblioteca de integraciones. Ya sea que esté utilizando Snowflake, dbt, Spark, Databricks o servicios en la nube como AWS y Azure, Dagster actúa como la capa de orquestación central.
4. Desplegar con Confianza: Utilice patrones de despliegue modernos como los despliegues de rama para crear entornos de preproducción aislados para sus cambios. El flujo de trabajo nativo de CI/CD de Dagster le permite enviar código a producción con confianza.
5. Observar y Mantener: Use la interfaz de usuario de Dagster para obtener una imagen completa de su plataforma de datos. Visualice el linaje de datos de extremo a extremo, supervise la frescura y el estado de sus activos, inspeccione el historial de ejecuciones y depure fallos. La plataforma también proporciona información sobre costos para ayudar a gestionar y optimizar el gasto en su infraestructura de datos.

Características principales de Dagster

• Orquestación Consciente de los Datos: En lugar de solo ejecutar tareas en un horario, Dagster entiende los activos de datos que producen. Puede activar ejecuciones de forma inteligente basándose en actualizaciones de datos, gestionar datos particionados y ejecutar actualizaciones incrementales de manera eficiente.
• Catálogo de Datos y Linaje Integrados: Dagster genera automáticamente un catálogo de datos rico y en tiempo real a partir de su código. Proporciona una vista unificada de todos los activos, sus metadatos y sus relaciones ascendentes/descendentes, simplificando el descubrimiento de datos y el análisis de impacto.
• Calidad de Datos y Observabilidad Integradas: Incorpore verificaciones de calidad de datos directamente en las definiciones de sus activos. Supervise la frescura de los activos para asegurarse de que sus datos estén actualizados y use las herramientas integradas para rastrear la integridad, el cumplimiento y la transparencia de cada conjunto de datos.
• Experiencia Centrada en el Desarrollador: Un principio fundamental de Dagster es proporcionar una experiencia que los desarrolladores adoren. Esto incluye pruebas locales, verificación de tipos, una API de Python limpia y herramientas que facilitan la depuración.
• Información sobre Costos: Obtenga visibilidad sobre el costo de sus pipelines de datos e IA. Dagster puede rastrear los costos de computación y almacenamiento asociados con cada activo, ayudándole a identificar ineficiencias y optimizar su presupuesto.
• Integraciones Extensas: Un rico ecosistema de integraciones permite a Dagster orquestar trabajos en todo su stack, incluyendo dbt, Snowflake, Databricks, Spark, Kubernetes y más.
• Componentes Escalables y Reutilizables: Construya sus pipelines a partir de componentes modulares y reutilizables (conocidos como 'ops' y 'graphs') para evitar código repetitivo y permitir que los equipos construyan nuevos productos de datos más rápido.

Casos de uso para Dagster

Dagster es versátil y puede aplicarse a una amplia gama de escenarios:

• Plataformas de Datos Modernas: Construya y gestione plataformas de datos robustas y de extremo a extremo para análisis, inteligencia de negocios e informes operativos.
• Pipelines de IA y Aprendizaje Automático: Orqueste el ciclo de vida completo de ML, desde la ingesta de datos y la ingeniería de características hasta el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos.
• Modernización de Stacks Heredados: Migre de sistemas frágiles y difíciles de mantener como trabajos cron u orquestadores más antiguos (por ejemplo, Airflow) a una plataforma moderna, fiable y escalable.
• Habilitación del Autoservicio de Datos: Cree una plataforma centralizada con componentes reutilizables que permita a varios equipos (por ejemplo, análisis, ciencia de datos) construir y gestionar sus propios pipelines de datos sin necesidad de un conocimiento profundo de la infraestructura.
• Gobernanza de Datos y Cumplimiento: Utilice el seguimiento automatizado de linaje y metadatos para garantizar la integridad de los datos, auditar el uso de los datos y cumplir con regulaciones como el GDPR.

Ventajas de Dagster

Dagster ofrece ventajas significativas sobre los orquestadores de datos tradicionales:

• Mayor Velocidad de Desarrollo: El enfoque en el desarrollo local, las pruebas y la reutilización permite a los equipos iterar y lanzar más rápido.
• Fiabilidad Mejorada: El enfoque basado en activos y las verificaciones de calidad de datos integradas conducen a pipelines más robustos y fiables.
• Visibilidad Unificada: Un único panel para el linaje, el estado y los metadatos rompe los silos y proporciona una visión holística de la plataforma de datos.
• Carga Cognitiva Reducida: Modelar activos de datos es más intuitivo que modelar tareas, lo que hace que los pipelines complejos sean más fáciles de entender, depurar y mantener.
• Arquitectura Preparada para el Futuro: El diseño flexible y amigable con la integración de Dagster le permite evolucionar su stack de datos sin estar atado a un proveedor o tecnología específica.

Precios y planes

Dagster opera con un modelo freemium. Dagster Open Source es un marco potente y gratuito que puede autoalojar y personalizar. Para los usuarios que buscan una solución gestionada y lista para la empresa, Dagster+ es una oferta comercial en la nube. Dagster+ proporciona un plano de control totalmente gestionado, opciones de despliegue sin servidor, características avanzadas como información sobre costos y monitoreo del estado de los activos, seguridad de nivel empresarial y soporte dedicado. Dagster+ generalmente ofrece una prueba gratuita o un nivel gratuito para individuos y equipos pequeños, con precios escalables para organizaciones más grandes. Para obtener la información de precios más precisa y detallada, se recomienda visitar el sitio web oficial de Dagster.