Dagster

Dagster เป็นนักออร์เคสเตอร์ข้อมูลโอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงการพัฒนาการดำเนินการและการตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ข้อมูลที่ซับซ้อน มันมีกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างการทดสอบและการปรับใช้สินทรัพย์ข้อมูลเช่นตาราง, ชุดข้อมูล, โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและรายงาน Dagster ทำงานในลักษณะที่ประกาศและรับรู้ข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดฟังก์ชั่นและสินทรัพย์ข้อมูลที่จำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงหรือผลิตเพื่อให้มั่นใจว่างานเหล่านี้จะถูกดำเนินการในเวลาที่เหมาะสม

คุณสมบัติที่สำคัญของ Dagster รวมถึงระบบประเภทที่แข็งแกร่งสำหรับข้อมูลซึ่งจะช่วยจับข้อผิดพลาดในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนา มันมีส่วนต่อประสานกราฟิกบนเว็บที่เรียกว่า Dagit ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ในการดำเนินการท่อการกำหนดค่าและสุขภาพของระบบ Dagster รองรับโหมดการดำเนินการที่ยืดหยุ่นรวมถึงท้องถิ่น, คอนเทนเนอร์ Docker และ Kubernetes ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมการปรับใช้ต่างๆ แพลตฟอร์มนี้ยังเน้นการก่อสร้างท่อส่งข้อมูลเพิ่มความสามารถในการบำรุงรักษาและความยืดหยุ่น

Dagster ได้รับการออกแบบมาเพื่อส่งเสริมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในวิศวกรรมข้อมูลเช่นการทดสอบความสามารถในการทดสอบความสามารถในการใช้ซ้ำของรหัสและการควบคุมเวอร์ชัน มันมีความสามารถในการจัดการข้อผิดพลาดขั้นสูงช่วยให้สามารถทำการดีบักอย่างรวดเร็วและทำให้มั่นใจได้ว่าท่อทำงานจะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ นอกจากนี้ Dagster ยังสนับสนุนการรวมเข้าด้วยกันอย่างกว้างขวางด้วยเครื่องมือข้อมูลยอดนิยมอำนวยความสะดวกในการรวมเข้ากับระบบนิเวศข้อมูลที่มีอยู่ ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของมันช่วยให้สามารถจัดการเวิร์กโฟลว์ได้อย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่การพัฒนาในท้องถิ่นไปจนถึงสภาพแวดล้อมการผลิตขนาดใหญ่

วิธีการของ Dagster มุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์ที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์ซึ่งเปลี่ยน DAG แบบดั้งเดิมให้เป็นสินทรัพย์ที่เชื่อมต่อถึงกันด้วยการพึ่งพาที่ชัดเจน วิธีการนี้ทำให้การจัดการท่อส่งข้อมูลง่ายขึ้นโดยการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ทำให้ง่ายต่อการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน แพลตฟอร์มนี้ยังรองรับการรวมเข้ากับเครื่องมืออัจฉริยะทางธุรกิจที่หลากหลายช่วยให้สามารถอัปเดตแดชบอร์ดอัตโนมัติเมื่อมีการอัปเดตงานต้นน้ำหรือสินทรัพย์ โดยรวมแล้ว Dagster เป็นโซลูชั่นที่ครอบคลุมสำหรับทีมข้อมูลที่ต้องการปรับปรุงความเร็วในการพัฒนาความสามารถในการสังเกตและความน่าเชื่อถือในเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของพวกเขา