Dagu vs Temporal
Dagu und Temporal lösen unterschiedliche Probleme.
Temporal ist eine Durable-Execution-Engine für zustandsbehaftete Anwendungs-Workflows, die als Code geschrieben werden. Dagu ist ein einzelnes Binary, das die Befehle plant und orchestriert, die du bereits ausführst. Diese Seite erklärt, wo jedes Werkzeug passt.
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]Ein eigenständiges Binary, ohne Datenbank oder Message Broker
Workflows sind deklaratives YAML, das vorhandene Befehle aufruft
Executors für shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, Sub-Workflows und KI-Agenten
Läuft lokal, queue-basiert oder verteilt über Workers
Wofür jedes Werkzeug gebaut ist
Temporal hält langlaufende Anwendungslogik über Abstürze und Neustarts hinweg am Leben. Du schreibst Workflows als Code mit einem SDK, und der Dienst spielt die Event History per Replay erneut ab, sodass ein Worker genau dort weitermacht, wo er aufgehört hat. Dagu plant Jobs und verbindet Befehle zu einem Graphen. Es verfolgt Läufe, Retries, Logs und Historie, ohne dass du Aufgaben als Code innerhalb eines Frameworks neu schreiben musst.
- Temporal zielt auf verteilte und Microservice-Workflows, die Ausfälle überstehen müssen.
- Dagu zielt auf Cron-Jobs, Batch-Pipelines und Ops-Automatisierung aus Befehlen.
- Ein Schritt in Dagu kann ein Skript, einen Container, einen HTTP-Aufruf oder einen weiteren Workflow ausführen.
Was du betreibst und wie du schreibst
Temporal braucht einen laufenden Dienst, der auf Cassandra, PostgreSQL oder MySQL aufsetzt, häufig per Helm auf Kubernetes ausgerollt oder über Temporal Cloud genutzt. Workflows leben in Go-, Java-, TypeScript- oder Python-Code. Dagu ist ein Binary, das den Zustand in Dateien auf der Platte ablegt. Workflows sind YAML, das sich in einem Diff lesen und neben dem orchestrierten Code committen lässt.
- Für den Betrieb von Dagu sind keine Datenbank, kein Broker und kein Cluster nötig.
- YAML-Schritte führen ein Shell-out zu vorhandenen Werkzeugen aus statt SDK-Aufrufe.
- Du kannst auf einem Laptop starten und später Workers hinzufügen, wenn ein Host nicht mehr reicht.
Wann du stattdessen Temporal wählst
Wenn dein Problem Durable Execution ist, dann ist Temporal das richtige Werkzeug und Dagu kein Ersatz. Workflows, die Zustand über Stunden oder Tage halten, auf externe Signals warten, Timer über langlebige Prozesse hinweg setzen und nach einem Ausfall deterministisch per Replay fortgesetzt werden müssen, sind genau das, wofür Temporal gebaut ist. Dagu hat zu diesem Programmiermodell kein Gegenstück.
- Du brauchst per Code definierte Workflows, die einen Prozessabsturz überstehen und mitten in der Ausführung weiterlaufen.
- Du verlässt dich auf Signals, durable Timer oder Child Workflows innerhalb der Anwendungslogik.
- Dein Team will ein SDK in Go, Java, TypeScript oder Python statt deklaratives YAML.
Dagu vs Temporal im Überblick
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Ersetzt Dagu Temporal?
In den meisten Fällen nicht. Temporal ist eine Durable-Execution-Engine für zustandsbehaftete Workflows, die als Code geschrieben werden, und Dagu bietet dieses Modell nicht. Dagu ersetzt Temporal nur, wenn du es für einfache geplante Jobs oder Befehls-Pipelines genutzt hast, wo das leichtere Setup besser passt.
Kann Dagu langlaufende Workflows ausführen?
Dagu kann lange Aufgaben ausführen und mehrstufige Pipelines orchestrieren, hält aber keinen per Code definierten Workflow-Zustand über einen Prozessabsturz hinweg und spielt keine Event History per Replay ab. Wenn ein Schritt tagelang pausieren und nach einem Ausfall deterministisch weiterlaufen muss, ist Temporal die richtige Wahl.
Warum Dagu statt Temporal für geplante Jobs?
Für Cron-Jobs und Pipelines aus vorhandenen Befehlen braucht Dagu keine Datenbank, keinen Broker und kein SDK. Du installierst ein Binary, schreibst YAML und bekommst Planung, Retries, Logs, Historie und eine Web UI, was weniger Betrieb erfordert als ein Temporal-Dienst.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.