معرفی
دگستر (Dagster) یک ابزار متنباز برای ارکستراسیون داده است. تیم‌ها با آن فرایندهای استخراج، تبدیل، بارگذاری و انتشار داده را به‌صورت کد تعریف، اجرا و پایش می‌کنند. تمرکز اصلی دگستر بر «داراییهای داده» (Data Assets) است؛ مانند جدول‌های پایگاه داده، فایل‌ها، مجموعه‌داده‌ها و مدلهای یادگیری ماشین ذخیره‌شده. در دگستر میتوان هر دارایی را به منطق تولید آن و داراییهای وابسته مرتبط کرد تا مشخص شود داده چگونه تولید میشود و چه وابستگی‌هایی دارد.
دگستر علاوه بر مدیریت اجرای وظایف، وابستگی میان داراییهای داده را نیز مدل میکند. با استفاده از این قابلیت میتوان مسیر تولید یک جدول یا مدل را بررسی کرد، وضعیت اجرا و آخرین بهروزرسانی آن را دید و داراییهای وابسته به یک مرحله ناموفق را شناسایی کرد. رابط وب دگستر نیز اطلاعات مربوط به اجراها، لاگ‌ها، رخدادها و وضعیت دارایی‌ها را نمایش میدهد.
مهندسان داده، تحلیلگران فنی و تیم‌های یادگیری ماشین معمولاً از دگستر برای اجرای منظم خط لوله داده، هماهنگی ابزارهایی مانند dbt، ابزار تبدیل داده، و Python، و کنترل کیفیت داده استفاده می‌کنند. نسخه متنباز را میتوان روی زیرساخت خود اجرا کرد؛ Dagster+ نیز گزینه مدیریتشده تجاری این اکوسیستم است.
ویژگی‌های کلیدی
در ادامه، مهم‌ترین موارد این بخش به تفکیک معرفی شده‌اند.
-
مدلسازی مبتنی بر دارایی داده
خط لوله بر اساس خروجیهای ارزشمند مانند جدول، فایل یا مدل تعریف میشود، نه فقط زنجیره‌ای از وظایف. این مدل، وابستگی و وضعیت هر دارایی را شفاف‌تر میکند.
-
رابط وب Dagster
رابط وب، گراف وابستگی دارایی‌ها، اجرای فرایندها، لاگ‌ها، رخدادها و وضعیت بهروزرسانی داده را در یک محیط واحد نشان میدهد.
-
زمانبندی و اجرای رویدادمحور
دگستر از زمانبندی اجراها و حسگرها (Sensors) برای خودکارسازی خط لوله‌های داده پشتیبانی میکند. زمانبندی برای اجرای کارها در زمان‌های مشخص به‌کار می‌رود و حسگرها می‌توانند شرایطی مانند رسیدن فایل جدید یا تغییر وضعیت یک سامانه خارجی را بررسی کنند و در صورت برقرار بودن شرایط، اجرای کار را آغاز کنند.
-
تست‌پذیری کد خط لوله
اجزای خط لوله در دگستر با Python تعریف می‌شوند و میتوان منطق تولید داده و رفتار اجزای مختلف را جداگانه آزمایش کرد. این قابلیت به شناسایی خطاها پیش از استقرار و ساده‌تر شدن نگهداری خط لولهها کمک میکند.
-
یکپارچگی با ابزارهای داده
دگستر برای اتصال به پایگاههای داده، انبارهای داده، ابزارهای تبدیل مانند dbt، پردازشگرها و سرویس‌های ابری، کتابخانه‌های یکپارچه‌سازی ارائه میکند.
-
کنترل کیفیت و مشاهده‌پذیری داده
دگستر قابلیت‌هایی مانند بررسی دارایی‌ها (Asset Checks) و ثبت فراداده را برای ارزیابی شرایط مورد انتظار داده فراهم میکند. این قابلیت‌ها می‌توانند برای بررسی مواردی مانند کامل بودن داده، اعتبار خروجی و تازگی آن به‌کار روند. اطلاعات اجراها و رخدادها نیز به شناسایی علت شکست خط لوله کمک می‌کنند.
کاربردها
موارد زیر تصویری کلی از این بخش برای این ابزار ارائه می‌کنند.
-
اجرای خط لوله ETL و ELT
برای هماهنگی فرایندهای ETL، یعنی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده، و ELT، یعنی استخراج، بارگذاری و سپس تبدیل داده، میتوان از دگستر استفاده کرد. برای نمونه، دگستر میتواند اجرای مراحل دریافت داده از API یا پایگاه داده، تبدیل داده‌ها و بارگذاری خروجی در انبار داده یا جدول‌های تحلیلی را هماهنگ کند.
-
هماهنگی dbt با منابع داده
برای هماهنگی اجرای مدلهای dbt با سایر مراحل خط لوله داده و بررسی وابستگی میان مدل‌ها و داراییهای داده. با استفاده از یکپارچه‌سازی دگستر و dbt میتوان ارتباط میان مراحل تبدیل داده و خروجیهای تولیدشده را بهتر دنبال کرد.
-
پایش تازگی داده داشبوردها
وقتی داشبوردهای کسب‌وکار به جدول‌های روزانه وابسته‌اند، تیم میتواند زمان آخرین بهروزرسانی و شکست‌های مؤثر بر آنها را دنبال کند.
-
آمادهسازی داده برای یادگیری ماشین
برای زمانبندی استخراج ویژگی، اعتبارسنجی داده ورودی، ساخت مجموعه‌داده آموزشی و تحویل خروجی به فرایندهای مدلسازی.
-
بازپردازش داده‌های ناقص
اگر داده‌های یک بازه زمانی یا پارتیشن ناقص باشند، میتوان با استفاده از قابلیت‌های مربوط به پارتیشن‌بندی و اجرای مجدد، بخش موردنظر را دوباره پردازش کرد. دامنه بازپردازش به ساختار خط لوله، وابستگی دارایی‌ها و نحوه تعریف اجراها بستگی دارد.
ابزارهای جایگزین
پرسش‌های رایج درباره دگستر
اگر درباره این ابزار پرسشی دارید، ممکن است پاسخ آن را در میان موارد زیر پیدا کنید.
دگستر برای چه کسانی مناسب است؟
دگستر بیشتر برای مهندسان داده و تیمهایی مناسب است که چند منبع، تبدیل و خروجی داده دارند و باید وابستگی، کیفیت و زمان بهروزرسانی آنها را پیگیری کنند. برای یک اسکریپت ساده و تکمرحلهای معمولاً پیچیدگی اضافی ایجاد میکند.
آیا برای کار با دگستر باید Python بلد باشم؟
بله، برای توسعه و نگهداری خط لولهها در دگستر به آشنایی با Python نیاز دارید. تسلط بر مفاهیمی مانند تابع، ماژول، مدیریت خطا و محیط مجازی به شما کمک میکند اجزای خط لوله را تعریف و آزمایش کنید. میزان نیاز به دانش APIها و پایگاههای داده نیز به منابع و خروجیهای پروژه بستگی دارد.
تفاوت دگستر و Apache Airflow چیست؟
Apache Airflow ابزاری برای تعریف، زمانبندی و مدیریت گردش کارهاست و در آن وظایف و وابستگی میان آنها نقش محوری دارند. دگستر علاوه بر پشتیبانی از اجرای وظایف، مدلسازی داراییهای داده و وابستگی میان آنها را در مرکز طراحی خود قرار میدهد. اگر نیاز اصلی شما مدیریت چرخه تولید داده و پیگیری وضعیت جدولها و مدلهای تحلیلی است، دگستر میتواند گزینه مناسبی برای بررسی باشد. انتخاب میان این دو ابزار به ساختار خط لوله، نیازهای تیم و زیرساخت موجود بستگی دارد.
آیا دگستر فقط برای dbt استفاده میشود؟
خیر. dbt یکی از یکپارچهسازیهای رایج دگستر است، اما دگستر میتواند اسکریپتهای Python، APIها، پایگاههای داده، پردازشهای ابری و مراحل آمادهسازی داده برای یادگیری ماشین را نیز هماهنگ کند.
آیا نسخه متنباز دگستر رایگان است؟
نسخه متنباز Dagster با مجوز Apache-2.0 منتشر میشود و میتوان آن را روی زیرساخت خود اجرا کرد. Dagster+ نیز سرویس مدیریتشده تجاری این اکوسیستم است که امکانات و شرایط قیمتگذاری جداگانهای دارد. پیش از استفاده سازمانی، بهتر است شرایط و امکانات فعلی هر نسخه را در وبسایت رسمی بررسی کنید.
