Dagster is een innovatieve open-source data orchestrator die een robuuste oplossing biedt voor het ontwerpen, testen en uitvoeren van datapijplijnen. Deze blogpost verkent de unieke functies van Dagster aan de hand van praktische, niet-codeerbare voorbeelden en laat zien hoe het een revolutie teweeg kan brengen in het beheer van dataworkflows.
Wat is Dagster?
Dagster is een data-orchestrator die handig is voor het ontwikkelen, implementeren en bewaken van complexe datapijplijnen. Het richt zich op typeveiligheid, betrouwbaarheid en schaalbaarheid en stelt ontwikkelaars in staat om gegevensberekeningen te structureren en uit te voeren die "solids" worden genoemd en "pipelines" vormen.
Als transformaties plaatsvinden met behulp van dbt Cloud, maakt de scheduler al deel uit van de out-of-the-box functies. Als een bedrijf echter dbt Core gebruikt, is een externe orchestrator (zoals Dagster of Airflow) nodig.
Belangrijkste kenmerken van Dagster
- Type Veiligheid: Dagster zorgt ervoor dat elk onderdeel van een pijplijn correct omgaat met gegevens van verwachte types, waardoor runtime fouten worden verminderd.
- Herbruikbare componenten: Dagster bevordert herbruikbaarheid van code door middel van solids. Gebruikt in meerdere pijplijnen stroomlijnen ze de ontwikkelingsinspanningen.
- Dynamische Computation Graphs: Pipelines in Dagster kunnen hun gedrag aanpassen op basis van runtime data of resultaten van eerdere stappen.
- Uitgebreide tooling: Met ingebouwde integratie voor tools als Jupyter en Kubernetes past Dagster naadloos in een verscheidenheid aan tech stacks.
- Monitoring en waarneembaarheid: Een ingebouwd dashboard biedt realtime inzicht in de prestaties van de pijplijn, waardoor het gemakkelijker wordt om processen te bewaken en te debuggen.
Dagster in actie: Praktijkvoorbeelden
Voorbeeld 1: Workflow voor het opschonen van gegevens
Overweeg een datateam dat verantwoordelijk is voor het voorbereiden van datasets voor analyse. Ze zouden een Dagster-pijplijn kunnen opzetten die de volgende stappen omvat:
- Laden van gegevens: In eerste instantie worden ruwe gegevens verzameld uit verschillende bronnen, zoals databases of online API's.
- Gegevens opschonen: De gegevens worden vervolgens verwerkt om inconsistenties te verwijderen, ontbrekende waarden aan te vullen en fouten te corrigeren.
- Gegevensverificatie: Na het opschonen ondergaan de gegevens een kwaliteitscontrole om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan de noodzakelijke normen voor analyse.
- Gegevens opslaan: Tot slot worden de opgeschoonde en gecontroleerde gegevens opgeslagen in een database of data lake voor verder gebruik.
Dagster maakt het mogelijk om al deze stappen in vaste vorm te gieten, waardoor het hele proces transparant en beheersbaar wordt.
Voorbeeld 2: E-commerce transactieverwerking
Stel je een e-commercebedrijf voor dat dagelijks transacties moet verwerken. Een Dagster-pijplijn zou dit proces via verschillende stappen kunnen beheren:
- Verzamelen van transacties: Verzamelen van transactiegegevens van het e-commerce platform met regelmatige tussenpozen.
- Fraude Detectie: Algoritmes toepassen om mogelijk frauduleuze transacties te detecteren.
- Goedkeuring van transacties: Transacties die de fraudedetectiestap doorstaan worden vervolgens goedgekeurd voor verdere verwerking.
- Archivering van gegevens: Goedgekeurde transacties worden gearchiveerd voor archivering en analyse.
Dagster zou dynamische aanpassingen aan de pijplijn mogelijk maken, zoals het veranderen van de frequentie van het verzamelen van transacties tijdens periodes met hoge verkoopcijfers, wat de flexibiliteit aantoont.
Voorbeeld 3: Marketinggegevens samenvoegen
Een marketingteam zou Dagster kunnen gebruiken om gegevens van meerdere platforms (sociale media, e-mailcampagnes, websiteanalyse) samen te voegen om de effectiviteit van een campagne te meten. De pijplijn zou kunnen bestaan uit:
- Gegevensverzameling: Automatisch gegevens ophalen uit verschillende marketingplatforms.
- Gegevenstransformatie: Standaardiseren van gegevensindelingen en metriek voor verschillende bronnen.
- Inzichten genereren: Genereer bruikbare inzichten uit de getransformeerde gegevens, zoals welke campagnes het best presteren.
- Rapporten genereren: Automatisch rapporten genereren en distribueren naar belanghebbenden.
Deze use case laat zien hoe Dagster afhankelijkheden kan beheren en betrouwbare inzichten kan bieden voor strategische beslissingen.
Volgende stappen
Ga voor meer informatie over Dagster naar de officiële Dagster documentatie voor gedetailleerde handleidingen en tutorials.
Foto door Janayara Machado op Unsplash.