Dagster

Dagster est un orchestrateur open-source de nouvelle génération pour l'ensemble du cycle de vie du développement de données. Il sert de plan de contrôle unifié pour les pipelines de données et d'IA, permettant aux équipes de construire, de mettre à l'échelle et d'observer leurs flux de travail avec une confiance sans précédent. Dépassant les planificateurs traditionnels basés sur les tâches, Dagster introduit une approche basée sur les actifs et consciente des données. Cela signifie qu'il traite les résultats de vos calculs — tels que les tables, les fichiers, les rapports et les modèles d'apprentissage automatique — comme des citoyens de première classe. Ce changement fondamental permet un développement plus intuitif, un débogage puissant et une observabilité complète sur l'ensemble de votre plateforme de données.

Conçu pour l'ingénierie de données moderne, Dagster intègre les meilleures pratiques de l'ingénierie logicielle directement dans le flux de travail des données. Il permet aux développeurs de tester les pipelines localement, d'utiliser des déploiements basés sur les branches pour les environnements de pré-production, et de construire avec des composants réutilisables, augmentant considérablement la vitesse et la fiabilité du développement. Il est conçu pour unifier des outils et des équipes disparates, offrant une visibilité à l'échelle de la plateforme sans sacrifier la gouvernance ou la qualité, ce qui en fait une solution idéale pour les organisations performantes cherchant à briser les silos de données.

Comment utiliser Dagster

L'utilisation de Dagster implique un flux de travail centré sur le développeur qui promeut les meilleures pratiques du développement à la production :

1. Définir les actifs en Python : Commencez par définir de manière déclarative vos actifs de données à l'aide des API Python de Dagster. Un actif peut être une table de base de données, un fichier S3 ou un modèle de ML. Vous définissez la fonction qui calcule l'actif et ses dépendances d'actifs en amont.
2. Développer et tester localement : L'architecture de Dagster est conçue pour le développement local. Vous pouvez exécuter et tester l'ensemble de votre pipeline ou des actifs individuels sur votre machine locale, en itérant rapidement sans avoir besoin de déployer dans un environnement de type production.
3. Intégrer votre stack : Connectez Dagster à votre stack de données existant en utilisant sa vaste bibliothèque d'intégrations. Que vous utilisiez Snowflake, dbt, Spark, Databricks ou des services cloud comme AWS et Azure, Dagster agit comme la couche d'orchestration centrale.
4. Déployer en toute confiance : Tirez parti des modèles de déploiement modernes comme les déploiements de branche pour créer des environnements de pré-production isolés pour vos modifications. Le flux de travail natif de CI/CD de Dagster vous permet de livrer du code en production en toute confiance.
5. Observer et maintenir : Utilisez l'interface utilisateur de Dagster pour obtenir une vue complète de votre plateforme de données. Visualisez la lignée des données de bout en bout, surveillez la fraîcheur et la santé de vos actifs, inspectez l'historique des exécutions et déboguez les échecs. La plateforme fournit également des informations sur les coûts pour aider à gérer et optimiser vos dépenses d'infrastructure de données.

Fonctionnalités principales de Dagster

• Orchestration consciente des données : Au lieu de simplement exécuter des tâches selon un calendrier, Dagster comprend les actifs de données qu'elles produisent. Il peut déclencher intelligemment des exécutions en fonction des mises à jour de données, gérer les données partitionnées et exécuter des mises à jour incrémentielles de manière efficace.
• Catalogue de données et lignée intégrés : Dagster génère automatiquement un catalogue de données riche et en temps réel à partir de votre code. Il fournit une vue unifiée de tous les actifs, de leurs métadonnées et de leurs relations en amont/aval, simplifiant la découverte de données et l'analyse d'impact.
• Qualité des données et observabilité intégrées : Intégrez des contrôles de qualité des données directement dans vos définitions d'actifs. Surveillez la fraîcheur des actifs pour vous assurer que vos données sont à jour et utilisez les outils intégrés pour suivre l'intégrité, la conformité et la transparence de chaque ensemble de données.
• Expérience axée sur le développeur : Un principe fondamental de Dagster est de fournir une expérience que les développeurs adorent. Cela inclut les tests locaux, la vérification des types, une API Python propre et des outils qui simplifient le débogage.
• Informations sur les coûts : Obtenez une visibilité sur le coût de vos pipelines de données et d'IA. Dagster peut suivre les coûts de calcul et de stockage associés à chaque actif, vous aidant à identifier les inefficacités et à optimiser votre budget.
• Intégrations étendues : Un riche écosystème d'intégrations permet à Dagster d'orchestrer des tâches sur l'ensemble de votre stack, y compris dbt, Snowflake, Databricks, Spark, Kubernetes, et plus encore.
• Composants évolutifs et réutilisables : Construisez vos pipelines à partir de composants modulaires et réutilisables (connus sous le nom de 'ops' et 'graphs') pour éviter le code répétitif et permettre aux équipes de créer de nouveaux produits de données plus rapidement.

Cas d'utilisation pour Dagster

Dagster est polyvalent et peut être appliqué à un large éventail de scénarios :

• Plateformes de données modernes : Construisez et gérez des plateformes de données robustes de bout en bout pour l'analyse, la business intelligence et les rapports opérationnels.
• Pipelines d'IA et d'apprentissage automatique : Orchestrez le cycle de vie complet du ML, de l'ingestion de données et de l'ingénierie des caractéristiques à l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles.
• Modernisation des stacks hérités : Migrez depuis des systèmes fragiles et difficiles à maintenir comme les tâches cron ou les anciens orchestrateurs (par exemple, Airflow) vers une plateforme moderne, fiable et évolutive.
• Activation du libre-service de données : Créez une plateforme centralisée avec des composants réutilisables qui permet à diverses équipes (par exemple, analyse, science des données) de construire et de gérer leurs propres pipelines de données sans avoir besoin de connaissances approfondies en infrastructure.
• Gouvernance des données et conformité : Utilisez le suivi automatisé de la lignée et des métadonnées pour garantir l'intégrité des données, auditer l'utilisation des données et se conformer aux réglementations comme le RGPD.

Avantages de Dagster

Dagster offre des avantages significatifs par rapport aux orchestrateurs de données traditionnels :

• Vitesse de développement accrue : L'accent mis sur le développement local, les tests et la réutilisabilité permet aux équipes d'itérer et de livrer plus rapidement.
• Fiabilité améliorée : L'approche basée sur les actifs et les contrôles de qualité des données intégrés conduisent à des pipelines plus robustes et fiables.
• Visibilité unifiée : Un guichet unique pour la lignée, la santé et les métadonnées brise les silos et offre une vue holistique de la plateforme de données.
• Charge cognitive réduite : La modélisation des actifs de données est plus intuitive que la modélisation des tâches, ce qui rend les pipelines complexes plus faciles à comprendre, à déboguer et à maintenir.
• Architecture prête pour l'avenir : La conception flexible et conviviale pour l'intégration de Dagster vous permet de faire évoluer votre stack de données sans être enfermé dans un fournisseur ou une technologie spécifique.

Tarification et plans

Dagster fonctionne sur un modèle freemium. Dagster Open Source est un framework puissant et gratuit que vous pouvez auto-héberger et personnaliser. Pour les utilisateurs à la recherche d'une solution gérée et prête pour l'entreprise, Dagster+ est une offre cloud commerciale. Dagster+ fournit un plan de contrôle entièrement géré, des options de déploiement sans serveur, des fonctionnalités avancées comme les informations sur les coûts et la surveillance de la santé des actifs, une sécurité de niveau entreprise et un support dédié. Dagster+ propose généralement un essai gratuit ou un niveau gratuit pour les particuliers et les petites équipes, avec une tarification évolutive pour les grandes organisations. Pour obtenir les informations de tarification les plus précises et détaillées, il est recommandé de visiter le site officiel de Dagster.