Dagster
Moderner Daten-Orchestrator, bei dem "Assets" (Datensätze, Dashboards, ML-Modelle) erstklassige Objekte sind — nicht nur Tasks wie bei Airflow.
Elementl (2018) von Nick Schrock (Ex-Facebook-GraphQL). "Software-defined Assets" deklarieren, welche Daten eine Pipeline produzieren soll; Dagster berechnet die Abhängigkeiten selbst. Eingebaut: Type-Checks, Asset-Lineage, Partitionen, Observability, lokale Entwicklungsumgebung.
Deutlich bessere DX als Airflow für neue Projekte. Sweet Spot: Teams, die Data Engineering ernst nehmen und Tests + Typisierung wollen. Konkurrenten: Airflow (Mainstream), Prefect (leichtgewichtiger), Mage.