Dagster
L'orchestrateur de données orienté assets pour des pipelines déclaratifs, testés et observables.
Dagster est un orchestrateur open source qui raisonne en assets plutôt qu'en tâches : chaque table, fichier ou modèle est déclaré en Python comme un software-defined asset, et le graphe de dépendances, le lineage et la fraîcheur en découlent. Partitions et backfills rejouent une plage de dates, les asset checks valident la qualité à chaque matérialisation, et les intégrations dbt, Spark, Snowflake ou Airbyte s'inscrivent dans le même graphe. C'est notre choix quand une équipe data veut tester ses pipelines localement et savoir, asset par asset, ce qui est à jour.
Ce que Dagster apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Orchestration ELT et dbt, pipelines de features ML, plateformes data internes, migration depuis Airflow.
- 01
Software-defined assets : lineage, dépendances et fraîcheur déduits du code.
- 02
Partitions et backfills : rejouer une plage de dates en un clic.
- 03
Asset checks et automatisation déclarative : qualité et rafraîchissement pilotés par règles.
- 04
Développement local testable, intégration dbt native, Dagster+ managé avec branch deployments.
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