# Dagster

Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist Dagster (dagster.io) eine KI-Plattform, die unter KI-Entwicklertools indexiert ist und 105.563 monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von -24.000 (-18,5 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist China (19,6 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören Flyte (10.600 Besuche/Monat), n8n (4,52 Mio. Besuche/Monat), Zapier (5,07 Mio. Besuche/Monat).

KI-native Datenorchestrierung für verlässliche Pipelines

## Wichtige Telemetrie und Spezifikationen

| Kennzahl | Wert |
| :--- | :--- |
| Tool-Name | Dagster |
| Handle | dagster |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| Offizielle Domain | dagster.io |
| Website-URL | https://www.dagster.io |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Workflow, KI für Datenanalyse, KI-Produktivitätstools |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 105.563 |
| MoM-Traffic-Veränderung | -24.000 |
| MoM-Wachstumsrate | -18,5 % |
| Primärmarkt | China |
| Marktanteil | 19,6 % |
| Direkte Besuche | 25.739 |
| Organische Suchbesuche | — |
| Social-Besuche | — |
| Verweis-Besuche | 9.934 |
| E-Mail-Besuche | 606 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website |
| Abrechnungsplattformen |  |
| Attribute | Preise: Kostenlose Testversion; Preise: Kostenpflichtig; Preise: Preise auf Anfrage; Funktionen: Website |
| Tags | Datenorchestrierung, Datenpipeline, KI-Pipelines, Machine-Learning-Pipelines, Datenkatalog, Data Lineage, Daten-Observability, Datenqualität, ETL/ELT, Cloud-native, Deklarative Programmierung, Datentests, Asset-basiertes Framework, Datenmodernisierung, Datenprodukte, Kosten-Insights |

## Überblick

Dagster nähert sich der Orchestrierung von der Ergebnis-Seite. Statt eine Pipeline als Folge von Tasks zu definieren, die entweder fertig werden oder scheitern, deklariert man die Daten-Assets, die entstehen sollen, samt Abhängigkeiten. Dagster übernimmt dann Scheduling, Backfills, Partitionen und Retries – und weil es weiß, welches Asset jeder Lauf berührt hat, kann es bei einem Fehler automatisch sagen, welche nachgelagerten Daten betroffen sind. Genau dieser Asset-Graph erzeugt Lineage und Datenzustandsansichten, ohne ein separates Katalogprodukt zu benötigen.

Die Plattform deckt den kompletten DataOps-Kreislauf ab. Die Orchestrierung führt asset-basierte Pipelines über dbt, Snowflake, Fivetran, Spark, Python und weitere Tools aus; die Observability zeigt Lineage, Frische, Abhängigkeiten und Fehler im gesamten Stack; und Dagster AI macht aus diesem angesammelten Kontext Diagnosen und Aktionen. Für Organisationen mit Datenagenten erlaubt eine Compass-Schicht den Aufbau governter Agenten auf vertrauenswürdigen Workflows. Das Deployment ist flexibel: verwaltete Dagster+ Cloud, Hybrid mit Compute in der eigenen Infrastruktur und gehosteter Control Plane oder vollständig selbst gehostetes Open Source.

Die Positionierung gegenüber Apache Airflow ruht auf dieser asset-zentrierten Philosophie: Airflow sagt, dass ein Job fehlgeschlagen ist, Dagster will sagen, welches Asset kaputt ist, warum und was davon abhängt. Das Projekt wurde von Dagster Labs entwickelt und ist heute Teil von Prefect, das die Fortführung zugesagt hat; der Open-Source-Kern bleibt auf GitHub verfügbar.

## Preise und Tarife

Freemium und Open Source. Das zentrale Orchestrierungs-Framework ist unter Open-Source-Lizenz kostenlos und selbst hostbar, und Dagster+ bietet eine kostenlose Einstiegsstufe. Kostenpflichtige Team- und Business-Pläne skalieren mit der Nutzung, während Enterprise-Deployments – Branch Deployments, Hybrid-Compute, Governance und SSO – über den Vertrieb angeboten werden.

## Hauptfunktionen und Fähigkeiten

- **Asset-zentrierte Orchestrierung:** Deklariere Pipelines über die Daten-Assets, die entstehen sollen, und ihre Abhängigkeiten; die Plattform übernimmt Scheduling, Partitionen, Backfills und Retries.
- **Integrierte Lineage und Datenzustand:** Jeder Lauf erzeugt Lineage, Frische- und Qualitätssignale, sodass der Umfang eines Fehlers ohne zusätzliche Katalogtools sichtbar wird.
- **Dagster AI und Compass:** Nutzt den operativen Kontext – Assets, Läufe, Lineage, Fehlerhistorie – zur Diagnose von Problemen und zum Bau governter Datenagenten.
- **Native Integrationen für dbt, Snowflake und Fivetran:** Behandelt dbt-Modelle, Snowflake-Assets und Fivetran-Quellen als First-Class-Integrationen, ohne eigenen Glue-Code.
- **Flexible Deployment-Varianten:** Wähle zwischen verwalteter Dagster+ Cloud, Hybrid-Deployment mit Compute in eigener Infrastruktur oder vollständig selbst gehostetem Open Source.

## Wichtigste Anwendungsfälle

- **Task-basierte Pipelines auf das Asset-Modell migrieren (Data-Platform-Engineer):** Überführe bestehende Airflow- oder Skript-Schedules in Asset-Definitionen und gewinne automatische Lineage, Partition-Backfills und Fehler-Impact-Analyse.
- **dbt und Data Warehouse einheitlich orchestrieren (Analytics-Engineering-Team):** Orchestriere, überwache und katalogisiere bestehende dbt-Modelle und Snowflake-Assets in Dagster für eine einzige operative Sicht von der Ingestion bis zur Auslieferung.
- **Verlässliche ML- und KI-Pipelines betreiben (ML-Plattform-Team):** Verwalte Feature- und Trainingsdaten-Abhängigkeiten als Assets, damit Frische und Qualität der Modelleingaben vor dem Training beobachtbar sind.
- **Anforderungen an Datenresidenz erfüllen (Regulierte Branchen):** Nutze Hybrid-Deployment, um Compute in eigener Cloud, On-Premises oder hybrid zu betreiben, während Dagster die Control Plane verwaltet – ohne den Stack für Compliance neu zu bauen.

## Stärken

- Das Asset-Modell erzeugt Lineage und Impact-Analyse ohne zusätzliches Katalogprodukt
- Native statt angebauter Integrationen für dbt, Snowflake, Fivetran und weitere Tools
- Der Open-Source-Kern ist selbst hostbar und vermeidet Vendor-Lock-in, mit Managed-Cloud-Option
- Hybrid-Deployment lässt Compute in eigener Infrastruktur und erleichtert Compliance und Datenresidenz

## Einschränkungen

- Asset-Denken bedeutet eine Lernkurve für Teams, die an Task-Scheduler wie Airflow gewöhnt sind
- Ein Teil der Governance- und Skalierungsfunktionen ist den kostenpflichtigen Enterprise-Stufen vorbehalten
- Das Produkt gehört nun zu Prefect, was Unsicherheit bei Roadmap und Markenintegration mit sich bringt

## Häufig gestellte Fragen

### Worin unterscheidet sich Dagster von Apache Airflow?
Dagster ist asset-zentriert, Airflow task-zentriert. In Airflow sind Pipelines Abfolgen von Tasks, in Dagster werden sie durch die erzeugten Daten-Assets definiert. Daher verfolgt Dagster Lineage automatisch, zeigt den Datenzustand und liefert den vollen Auswirkungsradius eines Fehlers, bevor er nachgelagerte Systeme erreicht.

### Wird Dagster noch betrieben?
Ja. Die Website läuft normal und die Plattform wird weiterhin aktiv verkauft und aktualisiert. Sie ist heute Teil von Prefect, doch der Open-Source-Kern bleibt auf GitHub verfügbar und sowohl Dagster+ als auch Dagster AI sind nutzbar.

### Kann es in meiner eigenen Infrastruktur laufen?
Ja. Dagster unterstützt Hybrid-Deployment: Compute läuft in eigener Cloud, On-Premises oder hybrid, während Dagster die Control Plane verwaltet. So lassen sich Compliance- und Datenresidenzanforderungen erfüllen, ohne den gesamten Stack umzubauen.

### Werden dbt, Snowflake und Fivetran unterstützt?
Ja. Dagster bietet First-Class-Integrationen für dbt, Snowflake und Fivetran, sodass bestehende dbt-Modelle und Snowflake-Assets ohne eigenen Glue-Code orchestriert, überwacht und katalogisiert werden.

### Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von Dagster?
Dagster erhält derzeit 105.563 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von -24.000 (-18,5 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist China (19,6 % Anteil), einschließlich 25.739 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

### Ist Dagster kostenlos? Welches Preismodell hat es?
Dagster arbeitet mit einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Freemium und Open Source. Das zentrale Orchestrierungs-Framework ist unter Open-Source-Lizenz kostenlos und selbst hostbar, und Dagster+ bietet eine kostenlose Einstiegsstufe. Kostenpflichtige Team- und Business-Pläne skalieren mit der Nutzung, während Enterprise-Deployments – Branch Deployments, Hybrid-Compute, Governance und SSO – über den Vertrieb angeboten werden. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: nicht aufgeführt.

### Was sind die besten Alternativen zu Dagster im Jahr 2026?
Basierend auf Kategorie-Traffic und Funktionspassung bei OpenAITools.app sind die fünf besten Alternativen zu Dagster: 1. Flyte (10.600 Besuche/Monat); 2. n8n (4,52 Mio. Besuche/Monat); 3. Zapier (5,07 Mio. Besuche/Monat); 4. Bruin (43.936 Besuche/Monat); 5. Airbyte (151.332 Besuche/Monat).

### Welche Plattformen und zentralen KI-Fähigkeiten unterstützt Dagster?
Dagster ist unter KI-Entwicklertools, AI Workflow, KI für Datenanalyse, KI-Produktivitätstools klassifiziert, unterstützt die folgenden Plattformen: Website, und die zentralen Fähigkeits-Tags umfassen: Datenorchestrierung, Datenpipeline, KI-Pipelines, Machine-Learning-Pipelines, Datenkatalog, Data Lineage.

## Alternativen

| Tool-Name | Monatliche Besuche | Preismodell | Vergleichen |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Flyte](https://openaitools.app/de/tool/flyte-v1-3-0) | 10.600 | Kostenlos | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-flyte-v1-3-0) |
| [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | Freemium | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-n8n) |
| [Zapier](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com) | 5.065.248 | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-zapier-com) |
| [Bruin](https://openaitools.app/de/tool/bruin) | 43.936 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/bruin-vs-dagster) |
| [Airbyte](https://openaitools.app/de/tool/airbyte) | 151.332 | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/airbyte-vs-dagster) |
| [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | 762.803 | Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-labelbox) |
| [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | Freemium | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-dify-ai) |
| [Secoda](https://openaitools.app/de/tool/secoda-ai) | 35.840 | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-secoda-ai) |
| [Activepieces](https://openaitools.app/de/tool/activepieces) | 258.553 | Freemium | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/activepieces-vs-dagster) |
| [Tines](https://openaitools.app/de/tool/tines) | 273.260 | Freemium, Preise auf Anfrage | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-tines) |
| [Convex](https://openaitools.app/de/tool/convex) | 390.417 | Freemium, Kostenpflichtig | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/convex-vs-dagster) |
| [Sim AI](https://openaitools.app/de/tool/sim-ai) | 140.953 | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | [Vergleichen](https://openaitools.app/de/compare/dagster-vs-sim-ai) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/tool/dagster