Dagster

Dagster는 전체 데이터 개발 라이프사이클을 위한 차세대 오픈 소스 오케스트레이터입니다. 데이터 및 AI 파이프라인을 위한 통합 제어 플레인 역할을 하여 팀이 전례 없는 자신감을 가지고 워크플로를 구축, 확장 및 관찰할 수 있도록 지원합니다. 기존의 작업 기반 스케줄러를 넘어, Dagster는 데이터 인식, 자산 기반 접근 방식을 도입합니다. 이는 테이블, 파일, 보고서 및 머신러닝 모델과 같은 계산의 출력을 일급 시민으로 취급한다는 것을 의미합니다. 이 근본적인 변화는 전체 데이터 플랫폼에 걸쳐 더 직관적인 개발, 강력한 디버깅 및 포괄적인 관찰 가능성을 가능하게 합니다.

현대 데이터 엔지니어링을 위해 설계된 Dagster는 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례를 데이터 워크플로에 직접 통합합니다. 개발자가 파이프라인을 로컬에서 테스트하고, 스테이징 환경을 위해 브랜치 기반 배포를 활용하며, 재사용 가능한 구성 요소로 구축할 수 있게 하여 개발 속도와 신뢰성을 극적으로 향상시킵니다. 이질적인 도구와 팀을 통합하여 거버넌스나 품질을 희생하지 않고 플랫폼 전반의 가시성을 제공하도록 구축되었으며, 데이터 사일로를 허물고자 하는 고성능 조직에 이상적인 솔루션입니다.

Dagster 사용 방법

Dagster 사용은 개발부터 프로덕션까지 모범 사례를 장려하는 개발자 중심의 워크플로를 포함합니다:

1. Python에서 자산 정의: Dagster의 Python API를 사용하여 데이터 자산을 선언적으로 정의하는 것으로 시작합니다. 자산은 데이터베이스 테이블, S3 파일 또는 ML 모델이 될 수 있습니다. 자산을 계산하는 함수와 그 상위 자산 종속성을 정의합니다.
2. 로컬 개발 및 테스트: Dagster의 아키텍처는 로컬 개발을 위해 구축되었습니다. 프로덕션과 유사한 환경에 배포할 필요 없이 로컬 머신에서 전체 파이프라인 또는 개별 자산을 실행하고 테스트하여 빠르게 반복할 수 있습니다.
3. 스택 통합: 광범위한 통합 라이브러리를 사용하여 Dagster를 기존 데이터 스택에 연결합니다. Snowflake, dbt, Spark, Databricks 또는 AWS 및 Azure와 같은 클라우드 서비스를 사용하든 Dagster는 중앙 오케스트레이션 계층 역할을 합니다.
4. 자신감 있는 배포: 브랜치 배포와 같은 최신 배포 패턴을 활용하여 변경 사항에 대한 격리된 스테이징 환경을 만듭니다. Dagster의 CI/CD 네이티브 워크플로는 코드를 자신 있게 프로덕션에 배포할 수 있도록 합니다.
5. 관찰 및 유지 관리: Dagster UI를 사용하여 데이터 플랫폼의 전체 그림을 파악합니다. 엔드투엔드 데이터 계보를 시각화하고, 자산의 신선도와 상태를 모니터링하며, 실행 기록을 검사하고, 오류를 디버깅합니다. 이 플랫폼은 또한 데이터 인프라 지출을 관리하고 최적화하는 데 도움이 되는 비용 통찰력을 제공합니다.

Dagster의 핵심 기능

• 데이터 인식 오케스트레이션: 단순히 일정에 따라 작업을 실행하는 대신, Dagster는 그들이 생성하는 데이터 자산을 이해합니다. 데이터 업데이트에 따라 지능적으로 실행을 트리거하고, 파티션된 데이터를 관리하며, 증분 업데이트를 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• 통합 데이터 카탈로그 및 계보: Dagster는 코드에서 풍부한 실시간 데이터 카탈로그를 자동으로 생성합니다. 모든 자산, 메타데이터 및 상하위 관계에 대한 통합된 뷰를 제공하여 데이터 검색 및 영향 분석을 간단하게 만듭니다.
• 내장된 데이터 품질 및 관찰 가능성: 데이터 품질 검사를 자산 정의 내에 직접 포함시킵니다. 자산 신선도를 모니터링하여 데이터가 최신 상태인지 확인하고, 내장된 도구를 사용하여 모든 데이터 세트의 무결성, 규정 준수 및 투명성을 추적합니다.
• 개발자 우선 경험: Dagster의 핵심 원칙은 개발자가 사랑하는 경험을 제공하는 것입니다. 여기에는 로컬 테스트, 타입 체킹, 깔끔한 Python API 및 디버깅을 간단하게 만드는 도구가 포함됩니다.
• 비용 통찰력: 데이터 및 AI 파이프라인의 비용에 대한 가시성을 확보합니다. Dagster는 각 자산과 관련된 계산 및 저장 비용을 추적하여 비효율성을 식별하고 예산을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
• 광범위한 통합: 풍부한 통합 생태계를 통해 Dagster는 dbt, Snowflake, Databricks, Spark, Kubernetes 등을 포함한 전체 스택에서 작업을 오케스트레이션할 수 있습니다.
• 확장 가능하고 재사용 가능한 구성 요소: 모듈식, 재사용 가능한 구성 요소('ops' 및 'graphs'로 알려짐)로 파이프라인을 구축하여 상용구 코드를 피하고 팀이 새로운 데이터 제품을 더 빨리 구축할 수 있도록 합니다.

Dagster의 사용 사례

Dagster는 다재다능하며 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다:

• 현대 데이터 플랫폼: 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 운영 보고를 위한 견고한 엔드투엔드 데이터 플랫폼을 구축하고 관리합니다.
• AI 및 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집 및 특징 공학에서 모델 훈련, 검증 및 배포에 이르기까지 전체 ML 라이프사이클을 오케스트레이션합니다.
• 레거시 스택 현대화: cron 작업이나 이전 오케스트레이터(예: Airflow)와 같은 취약하고 유지 관리가 어려운 시스템에서 현대적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 플랫폼으로 마이그레이션합니다.
• 데이터 셀프 서비스 활성화: 다양한 팀(예: 분석, 데이터 과학)이 심층적인 인프라 지식 없이도 자체 데이터 파이프라인을 구축하고 관리할 수 있도록 재사용 가능한 구성 요소가 있는 중앙 집중식 플랫폼을 만듭니다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수: 자동화된 계보 및 메타데이터 추적을 사용하여 데이터 무결성을 보장하고, 데이터 사용을 감사하며, GDPR과 같은 규정을 준수합니다.

Dagster의 장점

Dagster는 기존 데이터 오케스트레이터에 비해 상당한 이점을 제공합니다:

• 개발 속도 향상: 로컬 개발, 테스트 및 재사용성에 중점을 두어 팀이 더 빨리 반복하고 출시할 수 있습니다.
• 신뢰성 향상: 자산 기반 접근 방식과 내장된 데이터 품질 검사는 더 견고하고 신뢰할 수 있는 파이프라인으로 이어집니다.
• 통합된 가시성: 계보, 상태 및 메타데이터를 위한 단일 창은 사일로를 허물고 데이터 플랫폼의 전체적인 뷰를 제공합니다.
• 인지 부하 감소: 데이터 자산을 모델링하는 것이 작업을 모델링하는 것보다 직관적이어서 복잡한 파이프라인을 더 쉽게 이해하고, 디버깅하고, 유지 관리할 수 있습니다.
• 미래 지향적 아키텍처: Dagster의 유연하고 통합 친화적인 설계는 특정 공급업체나 기술에 얽매이지 않고 데이터 스택을 발전시킬 수 있도록 합니다.

가격 및 플랜

Dagster는 프리미엄(freemium) 모델로 운영됩니다. Dagster 오픈 소스는 자체 호스팅하고 사용자 정의할 수 있는 강력하고 무료로 사용할 수 있는 프레임워크입니다. 관리형, 엔터프라이즈급 솔루션을 찾는 사용자를 위해 Dagster+는 상용 클라우드 서비스입니다. Dagster+는 완전 관리형 제어 플레인, 서버리스 배포 옵션, 비용 통찰력 및 자산 상태 모니터링과 같은 고급 기능, 엔터프라이즈급 보안 및 전담 지원을 제공합니다. Dagster+는 일반적으로 개인 및 소규모 팀을 위한 무료 평가판 또는 무료 등급을 제공하며, 대규모 조직을 위한 확장 가능한 가격 책정 모델을 갖추고 있습니다. 가장 정확하고 상세한 가격 정보는 Dagster 공식 웹사이트를 방문하는 것이 좋습니다.