Airflow-Alternative
Wenn Airflow zu viel ist, halten Sie Orchestrierung nah am Betriebssystem.
Dagu ist für Teams gebaut, die Planung, Retries, Abhängigkeiten, Logs und UI wollen, ohne ein Python-DAG-Framework oder einen schweren Metadaten-Stack zu betreiben.
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]Kein Python-DAG-Framework nötig
Keine Metadaten-Datenbank zum Start
Bestehende Skripte und Container direkt ausführen
Zu Workern skalieren, wenn die Last es verlangt
At a glance
Airflow vs. Dagu für script-first Teams
Deklaratives YAML, das Kommandos aufruft.
Python-DAG-Definitionen und Operator-Abstraktionen.
Ein Binary und lokale Dateien zum Start.
Scheduler, Webserver, Metadatenbank und Executor-Entscheidungen.
Ops-Automation, Skripte, Container, Agent-CLIs und leichte Pipelines.
Große Data-Platform-Workflows mit Bedarf am Airflow-Ökosystem.
In depth
Where each tool fits
Kommandos als Workflow-Grenze nutzen
Airflow ist mächtig, aber viele Teams wollen nur vorhandenen Code orchestrieren. Dagu lässt die Geschäftslogik in Ihren Skripten.
- Python, Bash, Java, Go, PHP, Container, HTTP und SSH ausführen
- Die Umwandlung in frameworkspezifische Operatoren vermeiden
- YAML für Operatoren und Entwickler lesbar halten
Infrastruktur erst einführen, wenn sie nötig ist
Dagu startet als ein Binary mit Dateien. Queues und Worker können später ergänzt werden, ohne das Grundmodell zu ändern.
- Lokal testen, bevor Plattform-Rollout geplant wird
- Upgrades und Backups vereinfachen
- Verteilten Betrieb erst einführen, wenn eine Maschine nicht reicht
Besser für gemischte Engineering-Arbeit
Ops-Jobs, ETL, Agent-Aufgaben, Reporting und interne Automation leben selten in einer einzigen Sprache oder einem einzigen Framework.
- Jeder Schritt nutzt den Runtime, den er heute schon nutzt
- Planung und Retries liegen außerhalb des Anwendungscodes
- Orchestrierung bleibt team- und stackübergreifend portabel
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Ist Dagu ein vollständiger Ersatz für jede Airflow-Installation?
Nein. Airflow hat ein großes Ökosystem für Data-Platform-Teams. Dagu passt besser, wenn die Arbeit bereits als Skripte, Container oder Service-Aufrufe existiert.
Kann Dagu Datenpipelines ausführen?
Ja, solange die Pipeline als Kommandos, Container, HTTP-Aufrufe, SSH-Kommandos oder Sub-Workflows darstellbar ist.
Unterstützt Dagu verteilte Ausführung?
Ja. Dagu unterstützt lokale, queue-basierte und coordinator-worker Modi.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.