Dagster

Dagster는 복잡한 데이터 워크 플로의 개발, 실행 및 모니터링을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 데이터 오케스트레이터입니다. 테이블, 데이터 세트, 머신 러닝 모델 및 보고서와 같은 데이터 자산을 구축, 테스트 및 배포하기위한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. Dagster는 선언적이고 데이터 인식 방식으로 운영되므로 사용자는 업데이트 또는 생성 해야하는 기능 및 데이터 자산을 정의하여 이러한 작업이 적시에 실행되도록합니다.

Dagster의 주요 기능에는 개발 프로세스 초기에 오류를 포착하는 데 도움이되는 강력한 유형 데이터 시스템이 포함되어 있습니다. Dagit이라는 웹 기반 그래픽 인터페이스를 제공하여 파이프 라인 실행, 구성 및 시스템 건강에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. Dagster는 로컬, Docker 컨테이너 및 Kubernetes를 포함한 유연한 실행 모드를 지원하므로 다양한 배포 환경에 적응할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 모듈 식 파이프 라인 구성을 강조하여 유지 관리 및 확장 성을 향상시킵니다.

Dagster는 테스트 가능성, 모듈성, 코드 재사용 성 및 버전 제어와 같은 데이터 엔지니어링의 모범 사례를 장려하도록 설계되었습니다. 고급 오류 처리 기능을 제공하여 빠른 디버깅을 가능하게하고 파이프 라인을 안정적으로 실행할 수 있습니다. 또한 Dagster는 인기있는 데이터 도구와 광범위한 통합을 지원하여 기존 데이터 생태계에 원활한 통합을 용이하게합니다. 확장 성 및 성능 기능을 통해 지역 개발에서 대규모 생산 환경으로의 워크 플로우를 효율적으로 관리 할 수 ​​있습니다.

Dagster의 접근 방식은 소프트웨어 정의 자산에 중점을 두어 전통적인 Dags를 명확한 의존성을 가진 상호 연결된 자산으로 전환합니다. 이 접근 방식은 자산 간의 관계를 정의하여 복잡한 워크 플로를보다 쉽게 ​​관리하여 데이터 파이프 라인 관리를 단순화합니다. 이 플랫폼은 또한 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합을 지원하므로 업스트림 작업 또는 자산이 업데이트 될 때 대시 보드의 자동 업데이트를 허용합니다. 전반적으로 Dagster는 데이터 워크 플로우의 개발 속도, 관찰 가능성 및 신뢰성을 향상시키려는 데이터 팀을위한 포괄적 인 솔루션을 제공합니다.

이 설명은 AI(인공지능)에 의해 생성되었습니다. AI는 실수를 저지를 수 있습니다. 중요한 정보를 확인하세요.

웹사이트: dagster.io

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