dagster-io/dagster

これは何？

主な機能

• 01宣言的なモデルを使い、データアセットをPython関数として定義できます。
• 02Web UIでアセットの依存関係とリネージを可視化できます。
• 03アセットをスケジュール実行し、最新の状態に保てます。
• 04オブザーバビリティ、診断、メタデータのカタログ機能を標準で備えています。
• 05本番環境へのデプロイに対応したマルチテナントのオーケストレーションエンジンです。
• 06人気のデータツールとの連携ライブラリを継続的に拡充しています。

ユースケース

• データウェアハウスのテーブルを生成するETLまたはELTパイプラインの構築。
• 機械学習のトレーニングやモデルパイプラインのオーケストレーション。
• 常に最新の状態に保つ必要があるレポートやデータセットの管理。
• 本番環境への展開前に、ローカルやCIでデータパイプラインをテスト。

クイックスタート

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   uvでDagster、ウェブサーバー、CLIをインストールする

   uv add dagster dagster-webserver dagster-dg-cli
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   ドキュメントのハンズオンチュートリアルに沿って、最初のパイプラインを構築する

トピック

よくある質問

dagster とは？

テーブル、データセット、MLモデル、レポートなどのデータアセットを定義・実行・監視するPythonオーケストレーションプラットフォーム。 Dagsterでは、構築したいデータアセットをPython関数として宣言すると、適切なタイミングで実行し、最新の状態に保つことができます。アセットはグラフとしてつながっており、依存関係、リネージ、実行履歴をWeb UIで確認できます。

dagster は無料で使えますか？ライセンスは？

dagster は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

dagster は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。dagster の最終コミットは 2026年10月21日 です。

dagster は何に使えますか？

データウェアハウスのテーブルを生成するETLまたはELTパイプラインの構築。 機械学習のトレーニングやモデルパイプラインのオーケストレーション。 常に最新の状態に保つ必要があるレポートやデータセットの管理。 本番環境への展開前に、ローカルやCIでデータパイプラインをテスト。

dagster のインストール方法は？

uvでDagster、ウェブサーバー、CLIをインストールする: uv add dagster dagster-webserver dagster-dg-cli ドキュメントのハンズオンチュートリアルに沿って、最初のパイプラインを構築する

dagster はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/dagster-io/dagster