Dagu vs Kestra
Dagu vs Kestra: la misma idea de YAML, una huella muy distinta.
Dagu y Kestra describen los workflows de forma declarativa en YAML, así que la elección real es de runtime y dependencias. Dagu es un binario único y autónomo que llama a comandos que ya tienes. Kestra corre sobre la JVM, con una database detrás y un gran catálogo de plugins encima.
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]Binario único sin JVM que ejecutar
Sin database externa ni broker que operar
Executors para shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows y agentes de IA
Corre en modo local, queue o distribuido
Lo que comparten ambas herramientas
Tanto Dagu como Kestra son declarativos. Escribes un workflow en YAML, lo versionas en git y lo ejecutas en tu propia infraestructura. La diferencia aparece en lo que tiene que correr debajo de cada uno.
- Workflows YAML declarativos que puedes revisar en un pull request
- Una interfaz web para ejecuciones, logs e historial
- Autoalojado, así tus datos se quedan en tu entorno
Por qué Dagu es más ligero de operar
Dagu se entrega como un único binario escrito en Go y guarda su estado en archivos locales. No hay JVM que ajustar ni un almacén de datos aparte que mantener sano. Kestra corre sobre Java y necesita una database para su núcleo, y las configuraciones de alta disponibilidad añaden componentes como Kafka y Elasticsearch.
- Un binario respaldado por archivos, sin JVM ni database externa
- Cada paso ejecuta el comando, contenedor o script que ya usa
- Empieza en un solo host y pasa después a queue o a workers distribuidos
Cuándo elegir Kestra en su lugar
Kestra encaja bien cuando quieres un amplio catálogo de plugins y una edición centrada en la UI a gran escala. Su ecosistema de plugins y la empresa detrás son mayores que los de Dagu, y eso importa para algunos equipos.
- Quieres un gran catálogo de plugins listos en lugar de llamar a comandos
- Prefieres construir y editar flows desde un editor de UI respaldado por una API
- Estás planeando una plataforma de alta disponibilidad y aceptas operar Kafka y Elasticsearch
Dagu vs Kestra de un vistazo
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Dagu reemplaza a Kestra?
Para muchos equipos, sí. Si tus workflows corren como comandos, contenedores, llamadas HTTP, tareas SSH o SQL, Dagu los cubre con una huella mucho menor. Si dependes del gran catálogo de plugins de Kestra o de su editor de UI a gran escala, Kestra sigue siendo la mejor opción.
Los dos usan YAML, entonces ¿qué cambia de verdad?
El YAML es parecido en espíritu. La diferencia está debajo. Dagu es un binario sin JVM ni database externa, mientras que Kestra corre sobre Java con una database y añade Kafka y Elasticsearch para alta disponibilidad.
¿Dagu tiene tantas integraciones como Kestra?
No. Kestra tiene un catálogo de plugins mayor y un marketplace de plugins. Dagu tiene un conjunto menor de executors integrados y espera que llames a comandos, scripts y contenedores existentes en vez de instalar plugins.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.