Эксплуатация Dagster
Этот курс раскрывает Dagster как платформу оркестрации данных с точки зрения эксплуатации и поддержки пайплайнов. Он показывает, как управлять расписаниями задач, отслеживать выполнение pipeline и быстро реагировать на сбои.
Вы изучите работу с schedulers и sensors, мониторинг пайплайнов, управление ресурсами и обработку ошибок. Отдельный акцент сделан на observability, CI/CD, управлении версиями и масштабировании data pipeline.
Курс ориентирован на построение стабильной и управляемой платформы оркестрации данных, где важны прозрачность процессов и контроль качества выполнения задач.
- Введение: цели курса и контекст эксплуатации Dagster
- Основы и терминология Dagster
- Архитектура Dagster: сущности и взаимодействия
- Пайплайны, задачи и репозитории: построение графа данных
- Режимы исполнения и конфигурации: окружения, параметры, валидаторы
- Компоненты исполнения: executors, run launcher и вычислительные бэкенды
- Хранение артефактов и событий: логи, материализации и артефакты пайплайна
- Расписание и мониторинг: schedulers, sensors и Dagster daemon
- Конфигурации, параметры и безопасность: секреты и конфигурационные политики
- Роли, ресурсы и зависимости: ресурсы, IO-менеджеры, hooks
- Обработка ошибок и устойчивость: retry, политики сбоев, SLA
- Метрики и наблюдаемость: телеметрия, Prometheus, OpenTelemetry и дашборды
- Валидации качества данных: встроенные проверки и интеграции с внешними инструментами
- Интеграции с экосистемой данных: dbt, data catalogs, notebooks
- Безопасность доступа и управление секретами: RBAC, шифрование и политики доступа
- CI/CD и релизы Dagster: тестирование пайплайнов, сборка и развертывание
- Архитектурные паттерны эксплуатации Dagster: повторяемые решения и антипаттерны
- Масштабирование и производительность пайплайнов: параллелизм, шардинг и ресурсы
- Управление версиями пайплайнов и миграции: миграции схем и контрактов
- Архитектура данных в Dagster: активы, граф зависимостей и зависимые вычисления
- Операционная модель: процессы поддержки, инциденты и эскалация
- Жизненный цикл и зрелость платформы Dagster: этапы внедрения и KPI зрелости
- Развертывания между средами: локальная разработка, тестирование, продакшн
- Риски, ограничения и типичные ошибки эксплуатации
- Практические кейсы: управление расписаниями и мониторингом в реальных проектах
- Практические кейсы: обработка ошибок и аварийные сценарии
- Развитие команд и поддержка пользователей: обучение, документация и сообщество
- Будущее Dagster: направления развития и расширяемость экосистемы
