Dagu مقابل Prefect
إذا أردت orchestration من دون كتابة Python، فانظر إلى Dagu.
إن Prefect هو framework بلغة Python لفرق البيانات التي تكتب flows لديها بالكود. أما Dagu فهو ملف ثنائي واحد يشغّل YAML تصريحياً يستدعي الأوامر التي لديك بالفعل، من دون database تُشغّلها. تنظر هذه الصفحة بأمانة إلى 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]الـ workflows هي YAML تصريحي وليست كود Python
ملف ثنائي واحد بحالة مخزّنة في ملفات
من دون database خارجية أو message broker
Executors لـ shell وDocker وHTTP وSSH وSQL وsub-workflows وخطوات وكيل الذكاء الاصطناعي
YAML تصريحي بدلاً من framework بلغة Python
يمثّل Prefect العمل كدوال Python ملفوفة بـ decorator وهما @flow و@task، لذا يعيش الـ workflow داخل الكود لديك. أما Dagu فيُبقي كل خطوة أمراً، ويلفّ حولها scheduling وretries وdependencies في YAML.
- عرّف خطوات تشغّل shell وDocker وHTTP وSSH وSQL أو sub-workflows
- أبقِ الـ workflow مفهوماً للمشغلين الذين لا يكتبون Python
- ضع YAML في git إلى جانب السكربتات التي يستدعيها
ملف ثنائي واحد بحالة في ملفات
يشغّل إعداد Prefect الإنتاجي خادم Prefect server مدعوماً بـ database مثل Postgres، إضافة إلى workers التي تنفّذ الـ flows. أما Dagu فيأتي كملف ثنائي واحد ويحفظ سجل التشغيل والـ logs وحالة الطابور في نظام الملفات المحلي.
- ابدأ بتنزيل واحد من دون تجهيز database
- انسخ احتياطياً وحدّث عبر التعامل مع ملفات وملف ثنائي واحد
- انمُ من التشغيل المحلي إلى workers بطابور أو موزّعة عند الحاجة
متى تختار Prefect بدلاً منه
يكون Prefect أفضل حين تنتمي workflows لديك إلى Python ويرتاح فريقك في تشغيل خدماته. بعض الاحتياجات تنطبق على Prefect بشكل أطبع منها على Dagu.
- تريد DAGs ديناميكية يُحسب شكلها في Python أثناء التشغيل
- تمرّر pipelines لديك كائنات Python بين المهام بدلاً من استدعاء الأوامر
- تريد خياراً مُداراً، وهو ما يقدّمه Prefect عبر Prefect Cloud
Dagu مقابل Prefect باختصار
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
هل يحل Dagu محل Prefect؟
ليس لكل فريق. إذا كانت workflows لديك بلغة Python وتعتمد على flows ديناميكية أو تمرير كائنات Python بين المهام، فإن Prefect أنسب. ويكون Dagu أنسب حين يجري العمل كأوامر أو containers أو service calls وتريد YAML من دون database.
هل يمكنني استخدام Dagu من دون كتابة أي Python؟
نعم. الـ workflows في Dagu هي YAML يستدعي الأوامر. يمكن لخطوة أن تشغّل سكربت Python موجوداً لديك، لكن طبقة الـ orchestration نفسها لا تحتاج إلى Python ولا إلى framework imports.
ما البنية التحتية التي يحتاجها Dagu مقارنة بـ Prefect؟
يحتاج Dagu إلى ملف ثنائي واحد ونظام ملفات، لأن الحالة مخزّنة في ملفات. أما النشر النموذجي لـ Prefect فيشغّل server مع database وworker واحداً أو أكثر. ولا توجد في Dagu سحابة مُدارة، لذا تستضيفه بنفسك.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.