dagster vs ray
dagster y ray comparten 31 tecnologías: React, azure-storage-blob, Celery, pyarrow, deltalake, Google Cloud Storage, Google, FastAPI, graphene, starlette, AIOHTTP, uvicorn, react-router-dom, Rich, SQLAlchemy, alembic, sqlglot, azure-identity, pyjwt, oauth2client, MLflow, markdown, jinja2, Pydantic, jsonschema, validators, boto3, kubernetes, docker, psutil y prometheus-client. Los dos están escritos en Python.
LinkedInEn qué coinciden y en qué se diferencian
dagster-io
dagster
An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.
Python16.4 kLeído el 7 de noviembre de 2026, en el commit 55208da¿Con qué está hecho dagster?Solo en dagster
- azure-storage-file-datalake
db-dtypes
dbt-core
mysql-connector-python
psycopg2-binary
snowflake-sqlalchemy
- dlt
- DuckDB
- clickhouse-driver
- MySQL
- pyspark
- Next.js
- React Router
- lru-cache
- bokeh
- questionary
flask-session
- google-auth
- deepeval
OpenAI- wordcloud
- cattrs
- Prefect
structlog
- azure-core
- coloredlogs
- Datadog
validator
highlight.js
- react-markdown
- remark
remark-gfm
- codemirror
- Radix UI
- TanStack
@blueprintjs/core
- @react-hook/resize-observer
react-day-picker
sonner
yaml
chartjs-adapter-date-fns
- Chart.js
dagre
react-chartjs-2
- visx
@rjsf/core
- ansi-to-react
chartjs-plugin-zoom
rehype-highlight
rehype-sanitize
remark-breaks
En común
ray-project
ray
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
Python44.2 kLeído el 6 de noviembre de 2026, en el commit 77567c5¿Con qué está hecho ray?Solo en ray
- amqp
- async-lru
- azure-common
- azure-datalake-store
confluent-kafka
- diskcache
expiringdict
- gitdb
h5py
kombu
pickleshare
- pylance
- pymongo
- aioboto3
- MongoDB
- Redis
- adlfs
- smart-open
pyiceberg
- pymysql
clickhouse-connect
- gcsfs
- fastavro
- pyzmq
- s3fs
webdataset
- Hugging Face
- Kafka
- asgiref
- Flask
- flask-cors
- graphql-core
- graphql-relay
- jupyter-core
jupyterlab-server
werkzeug
- Ray
- Lightning
- anyio
tornado
- alabaster
- cycler
fonttools
jupyterlab-pygments
- pydata-sphinx-theme
- soupsieve
- sphinx-design
- tinycss2
contourpy
- glfw
- jupyter-server-terminals
- jupyterlab-widgets
- matplotlib-inline
- Plotly
prompt-toolkit
pyopengl
- Textual
- widgetsnbextension
- xyzservices
- Gradio
- ipywidgets
matplotlib
- pydot
peewee
- argon2-cffi
- argon2-cffi-bindings
- flask-basicauth
itsdangerous
joserfc
- jwcrypto
- keyring
- msal
- msal-extensions
oauthlib
requests-oauthlib
- cryptography
- albucore
- bitsandbytes
cmdstanpy
- crcmod
cupy-cuda12x
- einops
- fairscale
gradio-client
- gym
- LangChain
- llvmlite
lm-eval
- ml-dtypes
nltk
- ONNX
- onnxruntime
onnxscript
openai-whisper
- opt-einsum
- orbax-checkpoint
peft
prophet
rouge-score
- sacrebleu
safetensors
scikit-image
- sentencepiece
skops
tf-keras
- tiktoken
timm
tokenizers
torchtext
- triton
gymnasium
- torch
- transformers
- TensorFlow
jax
torchvision
- xgboost
lightgbm
- scikit-learn
accelerate
- datasets
- pytorch-lightning
evaluate
flax
- Keras
- torchmetrics
albumentations
deepspeed
diffusers
- hyperopt
- Optuna
- pettingzoo
tensordict
tensorflow-datasets
tensorflow-probability
torchaudio
- bleach
- defusedxml
et-xmlfile
imageio
imageio-ffmpeg
- imagesize
- jsonlines
- linkify-it-py
lxml
- mako
markdown-it-py
markupsafe
- mdurl
mistune
- moviepy
- nbconvert
- nh3
- openpyxl
- pandocfilters
ruamel-yaml
webencodings
- xlrd
- xmltodict
pillow
- docutils
- beautifulsoup4
av
- nbformat
- torchcodec
- annotated-types
- fastjsonschema
- fqdn
- jsonschema-specifications
- pathvalidate
- pydantic-core
- referencing
- rfc3339-validator
- rfc3986
- rfc3986-validator
- openapi-schema-validator
- aiobotocore
- azure-mgmt-compute
- azure-mgmt-resource
- colorlog
- Gunicorn
- opentelemetry-api
opentelemetry-instrumentation
- opentelemetry-semantic-conventions
- python-json-logger
- botocore
- OpenTelemetry
opentelemetry-exporter-prometheus
- typeface-roboto
- MUI
usehooks-ts
- lowlight
react-window
react-icons
- @mui/icons-material
- js-yaml
Lado a lado
dagsterray
TamañoLas líneas que escribieron personas y agentes, sin lo generado; los archivos de código, sin las pruebas.
dagster1,373,416 líneas escritas3,347 archivos de código
ray1,531,664 líneas escritas2,777 archivos de código
Quién lo escribeUn commit cuenta como de IA cuando lleva su firma: un Co-Authored-By, su nombre de autor o el merge de su rama.
dagster1.4% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI y Aider
ray3.6% de sus commits firmados por IACon Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex
ActividadDe GitHub y de su historia, el día que SeeRepo lo leyó.
dagsterÚltimo push el 7 de noviembre de 202628,090 commits16,376 estrellas
rayÚltimo push el 6 de noviembre de 202632,373 commits44,213 estrellas
PruebasLos archivos que prueban el código, y la parte de los archivos de código que un test importa.
dagster2,682 archivos de testEl 15.3% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
ray2,168 archivos de testEl 9.7% de sus archivos de código tiene un test que lo importa
Preguntas frecuentes
¿Cuál es más grande, dagster o ray?
ray, con 1,531,664 líneas escritas; dagster tiene 1,373,416.
La prueba: el código de ray-project/ray en el commit 77567c5
¿Cuál tiene más estrellas en GitHub, dagster o ray?
ray, con 44,213 estrellas; dagster tiene 16,376.
La prueba: ray-project/ray en GitHub
¿Cuál tiene más pruebas, dagster o ray?
dagster, con 2,682 archivos de test; ray tiene 2,168.
La prueba: el código de dagster-io/dagster en el commit 55208da
¿Cuál se actualizó más recientemente, dagster o ray?
dagster: su último push fue el 7 de noviembre de 2026, y el de ray, el 6 de noviembre de 2026.
La prueba: los commits de dagster-io/dagster en GitHub
¿Cuál tiene más commits firmados por IA, dagster o ray?
ray: una IA firmó el 3.6% de sus commits, con Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor y Codex; en dagster, el 1.4%.
La prueba: los commits que firmó cada herramienta en ray-project/ray
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