Dagu vs Dagster
Dagu وDagster يحلّان مشكلتين مختلفتين.
Dagster هو منسّق بيانات بلغة Python مبني حول software-defined assets والـ lineage. أما Dagu فهو binary واحد يشغّل workflows بصيغة YAML تستدعي الأوامر التي لديك بالفعل. تشرح هذه الصفحة أين يناسب كل منهما.
name: nightly-ops
schedule: "0 2 * * *"
steps:
- id: extract
run: python scripts/extract.py
- id: transform
run: ./bin/transform
retry_policy:
limit: 3
depends: [extract]
- id: notify
run: ./scripts/slack-success.sh
depends: [transform]binary واحد مكتفٍ ذاتياً، من دون تشغيل Postgres أو daemon أو webserver
الـ workflows هي YAML تصريحي، وليست framework خاصاً بـ Python
الحالة محفوظة في ملفات، من دون database خارجية أو message broker
executors لـ shell وDocker وHTTP وSSH وsub-workflows وSQL وخطوات AI-agent
At a glance
Dagu vs Dagster بإيجاز
workflows بصيغة YAML تصريحية تستدعي الأوامر.
software-defined assets وlineage مُعرّفة بلغة Python.
binary واحد بحالة محفوظة في ملفات، من دون database.
webserver وdaemon يعتمدان على database من نوع Postgres.
scripts وcontainers ووظائف العمليات وأوامر AI-agent.
منصات بيانات تحتاج إلى نمذجة الـ asset والـ lineage.
In depth
Where each tool fits
ما الذي يقدّمه Dagu
يجدول Dagu الأوامر ويعيد محاولتها ويراقبها. تكتب الـ workflow بصيغة YAML ويشغّله Dagu كعملية واحدة معتمدة على الملفات. تعرض واجهة Web UI عمليات التشغيل والـ logs والسجل من دون خدمات إضافية.
- تشغيل scripts وbinaries وcontainers وطلبات HTTP وأوامر SSH وSQL وخطوات AI-agent.
- ابدأ بـ binary واحد ثم توسّع لاحقاً إلى تنفيذ queue-based أو موزّع.
- اطّلع على سجل التشغيل والـ logs في Web UI من دون إنشاء database.
كيف يختلف Dagster
يتعامل Dagster مع الـ data asset كوحدة عمل. تُعرّف الـ asset بلغة Python، وتتتبّع المنصة الـ lineage والـ partition والـ materialization فيما بينها. يشغّل التثبيت الذاتي webserver وdaemon يعتمدان على Postgres.
- تُنمذج software-defined assets الجداول والملفات التي ينتجها الـ pipeline.
- تتيح الـ partition والـ backfill معالجة شرائح البيانات وإعادة معالجتها.
- يتولّى IO manager القراءة والكتابة، فيبقى كود الـ asset مختصراً.
متى تختار Dagster بدلاً منه
إذا كان عملك في جوهره يدور حول الـ data asset والـ lineage الخاصة بها، فإن Dagster هو الأداة الأقوى. لا يملك Dagu software-defined assets ولا IO manager، وليس framework بلغة Python، لذا فهو لا يُنمذج منصة بيانات بالطريقة التي يفعلها Dagster.
- تريد lineage وقابلية مراقبة على مستوى الـ asset عبر نماذج dbt والجداول.
- مجموعات البيانات المقسّمة والـ backfill والـ IO manager في صميم الـ pipelines لديك.
- يكتب الفريق الـ pipelines بلغة Python ويريد نموذج برمجة يركّز على الـ asset.
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
هل يحلّ Dagu محلّ Dagster؟
ليس في العمل المتعلق بالـ data asset. بُني Dagster من أجل software-defined assets والـ lineage والـ partition، وDagu لا يفعل أياً من ذلك. يحلّ Dagu محلّ Dagster فقط عندما يكون ما تحتاجه أساساً هو جدولة الأوامر ومراقبتها، وكان نموذج الـ asset أكثر مما تتطلّبه المهمة.
هل يستطيع Dagu تنسيق data pipelines؟
نعم، عندما يمكن التعبير عن الـ pipeline كأوامر أو containers أو طلبات HTTP أو أوامر SSH أو SQL أو sub-workflows. ينسّق Dagu الخطوات لكنه لا يتتبّع الـ data asset أو الـ lineage فيما بينها.
هل أحتاج إلى database لتشغيل Dagu؟
لا. يحفظ Dagu الحالة في ملفات ويعمل كـ binary واحد. لا يوجد Postgres أو daemon أو webserver منفصل لتشغيله، وهذا هو الفرق الأساسي في الإعداد مقارنةً بـ Dagster ذاتي الاستضافة.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.