Quelle différence entre Dagster et Apache Airflow ?

Dagster est centré sur les actifs, Airflow sur les tâches. Dans Airflow, un pipeline est une suite de tâches ; dans Dagster, il est défini par les actifs de données produits. Dagster suit donc la lignée automatiquement, expose la santé des données et donne la portée complète d'un incident avant qu'il n'atteigne l'aval.

Dagster est-il toujours en activité ?

Oui. Le site fonctionne normalement et la plateforme continue d'être vendue et mise à jour activement. Elle fait désormais partie de Prefect, mais le cœur open source reste sur GitHub et Dagster+ comme Dagster AI sont disponibles.

Peut-il tourner dans ma propre infrastructure ?

Oui. Dagster prend en charge le déploiement hybride : le calcul s'exécute dans votre cloud, sur site ou en hybride tandis que Dagster gère le plan de contrôle, ce qui répond aux exigences de conformité et de localisation sans refondre tout le stack.

dbt, Snowflake et Fivetran sont-ils pris en charge ?

Oui. Dagster propose des intégrations natives de premier plan avec dbt, Snowflake et Fivetran : les modèles dbt et actifs Snowflake existants sont orchestrés, surveillés et catalogués sans code de collage.

Quel est le trafic mensuel et la tendance de croissance de Dagster ?

Dagster reçoit actuellement 105,56 k visites mensuelles, avec une variation de trafic mensuelle de -24 k (taux de croissance de -18,5 %). Son marché source principal est Chine (19,6 % de part), dont 25,74 k visites directes/mois et — visites de recherche organique/mois.

Dagster est-il gratuit ? Quel est son modèle tarifaire ?

Dagster fonctionne selon un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. Freemium et open source. Le framework d'orchestration central est gratuit et auto-hébergeable sous licence open source, et Dagster+ propose un palier d'entrée gratuit. Les offres payantes pour équipes et entreprises évoluent avec l'usage, tandis que les déploiements entreprise — branch deployments, calcul hybride, gouvernance et SSO — sont chiffrés via le service commercial. Les plateformes de facturation et de paiement prises en charge incluent : non répertorié.

Dagster — Trafic (105,56 k/mois), Tarifs, API & Alternatives

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À propos de Dagster

Orchestration centrée sur les actifs

Déclarez vos pipelines par les actifs de données à produire et leurs dépendances ; la plateforme gère planification, partitions, backfills et reprises.

Lignée et santé des données intégrées

Chaque exécution génère lignée, fraîcheur et signaux de qualité, rendant visible la portée d'un incident sans outil de catalogue supplémentaire.

Dagster AI et Compass

Exploite le contexte opérationnel — actifs, exécutions, lignée, historique d'échecs — pour diagnostiquer les problèmes et bâtir des agents de données gouvernés.

Intégrations natives dbt, Snowflake et Fivetran

Traite les modèles dbt, actifs Snowflake et sources Fivetran comme des intégrations de premier plan, sans code de collage maison.

Modes de déploiement flexibles

Choisissez Dagster+ managé, un déploiement hybride avec le calcul dans votre infrastructure, ou l'open source entièrement auto-hébergé.

Dagster aborde l'orchestration par le côté du résultat. Au lieu de définir un pipeline comme une séquence de tâches qui réussissent ou échouent, vous déclarez les actifs de données à produire et leurs dépendances. Dagster gère alors la planification, les backfills, les partitions et les reprises et, comme il sait quel actif chaque exécution a touché, il peut indiquer automatiquement quelles données en aval sont affectées en cas d'incident. C'est ce graphe d'actifs qui produit lignée et vues de santé des données sans ajouter un produit de catalogue séparé.

La plateforme couvre toute la boucle DataOps. L'orchestration exécute des pipelines basés sur les actifs à travers dbt, Snowflake, Fivetran, Spark, Python et d'autres outils ; l'observabilité expose lignée, fraîcheur, dépendances et échecs sur tout le stack ; et Dagster AI transforme ce contexte accumulé en diagnostics et en actions. Pour les organisations qui exploitent des agents de données, une couche Compass permet de bâtir des agents gouvernés sur des flux de travail fiables. Le déploiement est flexible : Dagster+ managé dans le cloud, hybride avec le calcul dans votre infrastructure et le plan de contrôle hébergé, ou open source entièrement auto-hébergé.

Le positionnement de Dagster face à Apache Airflow repose sur cette philosophie centrée sur les actifs : Airflow vous dit qu'un job a échoué, Dagster vise à vous dire quel actif a cassé, pourquoi et ce qui en dépend. Le projet a été développé par Dagster Labs et fait désormais partie de Prefect, qui s'est engagé à poursuivre la plateforme ; le cœur open source reste disponible sur GitHub.

Cas d'usage à fort impact pour Dagster

Ingénieur plateforme data

Migrer des pipelines basés sur les tâches vers le modèle d'actifs

Convertissez les planifications Airflow ou par scripts existantes en définitions d'actifs et gagnez lignée automatique, backfill par partition et analyse d'impact des incidents.

Équipe analytics engineering

Orchestrer dbt et l'entrepôt de données de façon unifiée

Orchestrez, surveillez et cataloguez vos modèles dbt et actifs Snowflake existants dans Dagster pour une vue opérationnelle unique, de l'ingestion à la diffusion.

Équipe plateforme ML

Exploiter des pipelines ML et IA fiables

Gérez les dépendances de features et de données d'entraînement comme des actifs, afin que fraîcheur et qualité des entrées soient observables avant l'entraînement.

Secteurs réglementés

Répondre aux exigences de localisation des données

Adoptez le déploiement hybride pour exécuter le calcul dans votre cloud, sur site ou en hybride pendant que Dagster gère le plan de contrôle, sans réarchitecturer le stack pour la conformité.

Rang	Outil d'IA	Visites mensuelles	Croissance mensuelle	Part du trafic direct	Tarifs	Face à face
●	Dagster	105,56 k	-18,5 %	24% direct	Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande	Actuel
1	Flyte	10,6 k	-32,7 %	39% direct	Gratuit	vs Flyte
2	n8n	4,52 M	-7,4 %	35% direct	Freemium	vs n8n
3	Zapier	5,07 M	+0,4 %	44% direct	Freemium, Essai gratuit, Payant	vs Zapier
4	Bruin	43,94 k	-1,7 %	41% direct	Freemium, Tarifs sur demande	vs Bruin
5	Airbyte	151,33 k	-18,6 %	42% direct	Freemium, Essai gratuit, Payant	vs Airbyte
6	Labelbox	762,8 k	-22,8 %	49% direct	Tarifs sur demande	vs Labelbox

Dagster

Historique du trafic

Pourquoi choisir Dagster

Limites & Points de vigilance

Points de vue synthétiques

Répartition de l'acquisition de trafic