Apache AirflowからDagsterへの移行：データプラットフォームの進化
目次
- 😊 データエンジニアの視点から見た、Orchestratorの選択
- 1.1 😊 はじめに
- 1.2 😊 Daxter: 完全な本番準備が整っています
- 1.3 😊 Dagster: 開発者のためのエルゴノミックな体験とアジリティ
- 1.4 😊 新しいアセット機能の活用
- 😊 プロジェクト計画と移行のプロセス
- 2.1 😊 プロジェクト計画の概要
- 2.2 😊 パイプラインの移行と試行
- 2.3 😊 新しいインフラストラクチャへの信頼の構築
- 😊 Dagsterの利点と課題
- 😊 最適な移行戦略
- 4.1 😊 Dagsterの機能の活用
- 4.2 😊 移行の挑戦と対処法
- 😊 Dagsterによる次のレベルのオーケストレーション
- 5.1 😊 イベント駆動アーキテクチャへの移行
- 5.2 😊 データアセットのDiagster化と接続
- 😊 Dagsterの活用による長期的な安定性の実現
😊 データエンジニアの視点から見た、Orchestratorの選択
データエンジニアとして、プラットフォームの選択におけるポイントとは何でしょうか？その決定にはどの要素が重要なのでしょうか？まずは、DaxterというOrchestratorが、完全な本番準備が整っていることを考えてみましょう。
😊 はじめに
データエンジニアとして、Orchestratorの選択は重要な決定です。プラットフォームの安定性と機能性は、プロジェクトの成功に直結します。
😊 Daxter: 完全な本番準備が整っています
Daxterは、安定性に関してゼロの問題を抱えています。プラットフォーム全体が安定しており、信頼性が高い点が特筆されます。
😊 Dagster: 開発者のためのエルゴノミックな体験とアジリティ
Dagsterは、開発者のエクスペリエンスを重視しており、柔軟性とアジリティを提供しています。GitHubアクションやサーバーレスデプロイメントなど、開発プロセスをスムーズにする機能があります。
😊 新しいアセット機能の活用
Dagsterのアセット機能を活用することで、プラットフォームの価値をさらに高めることができます。他のモダンツールとの互換性も向上し、プロジェクトの柔軟性を高めます。
😊 プロジェクト計画と移行のプロセス
プロジェクト計画と移行プロセスは、スムーズな移行とプラットフォームの安定性に直結します。どのようにして、移行プロセスを推進していくべきでしょうか？
😊 プロジェクト計画の概要
移行プロセスを成功させるためには、綿密なプロジェクト計画が不可欠です。移行のスコープや目標を明確にし、段階的なアプローチを取ることが重要です。
😊 パイプラインの移行と試行
Dagsterへのパイプラインの移行は、慎重な試行と検証が必要です。トライアルパイプラインの移行を通じて、プラットフォームの動作を確認し、信頼性を確保します。
😊 新しいインフラストラクチャへの信頼の構築
新しいインフラストラクチャへの信頼の構築には時間がかかります。Kubernetesの問題など、予期しないトラブルに対処しながら、プラットフォームの安定性を向上させていきます。
😊 Dagsterの利点と課題
Dagsterには多くの利点がありますが、同時に課題も存在します。プロジェクトのニーズに適したOrchestratorを選択するためには、その両方を考慮する必要があります。
😊 利点
Dagsterの利点は多岐にわたります。開発者向けの使いやすさや、アセット機能の活用など、プロジェクトの成功に貢献します。
😊 課題
一方で、Dagsterには課題もあります。特に、既存のパイプラインの移行や、インフラストラ
No difficulty
