Dagster ist ein cloud-nativer Datenorchestrator, der entwickelt wurde, um die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Datenpipelines zu optimieren. Es bietet eine einheitliche Steuerungsebene, die es Datenteams ermöglicht, ihre Daten- und KI-Workflows mit Zuversicht zu erstellen, zu skalieren und zu überwachen. Durch die Modellierung von Datenressourcen wie Tabellen, Datensätzen, maschinellen Lernmodellen und Berichten stellt Dagster sicher, dass diese Ressourcen während des gesamten Datenlebenszyklus aktuell und zuverlässig sind. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenbewusste Orchestrierung: Dagster modelliert Datenressourcen und versteht deren Abhängigkeiten, wodurch volle Transparenz über die Datenplattform gewährleistet wird. - Integrierte Entwicklungsumgebung: Unterstützt lokale Tests, Zweigbereitstellungen und wiederverwendbare Komponenten, was moderne Datenengineering-Workflows erleichtert. - Eingebaute Datenqualität und Beobachtbarkeit: Bietet Werkzeuge zur Datenvalidierung, Frischeprüfungen und Beobachtbarkeit, um Datenintegrität und Compliance sicherzustellen. - Umfangreiche Integrationen: Integriert nahtlos mit verschiedenen Tools wie dbt, Spark, Snowflake und mehr, sodass Teams ihren Daten-Stack vereinheitlichen können. - Flexible Bereitstellungsoptionen: Bietet sowohl serverlose als auch hybride Bereitstellungsmodelle, um unterschiedlichen organisatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Primärer Wert und gelöstes Problem: Dagster adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer Datenpipelines, indem es eine einheitliche, datenbewusste Orchestrierungsplattform bietet. Es verbessert die Zusammenarbeit zwischen Datenteams, verkürzt die Entwicklungszeit und stellt die Datenqualität und Compliance sicher. Durch die nahtlose Integration mit bestehenden Tools und die Unterstützung moderner Software-Engineering-Praktiken befähigt Dagster Organisationen, zuverlässige, skalierbare und effiziente Daten- und KI-Produkte zu entwickeln.