Compare
How Dagu compares to other workflow engines
Dagu is a single self-hosted binary that runs declarative YAML with no database. Here is an honest look at how it compares to other orchestrators and automation tools.
Produktions-Workflows ohne schwere Plattform betreiben.
Dagu verwandelt Shell-Skripte, Container, SSH-Aufgaben, HTTP-Aufrufe und Agent-CLIs in YAML-Workflows mit Retries, Logs, Queues und Web UI.
Read more
DaguvsBroker-StacksEin Workflow-Graph. Worker auf jeder Plattform.
Der verteilte Modus von Dagu ist dasselbe einzelne Binary in zwei Rollen: ein Koordinator, der Arbeit verteilt, und Worker, die sie abholen. Starten Sie dagu worker unter Linux, macOS oder Windows, beschreiben Sie die Maschine mit Labels und routen Sie ganze DAGs oder einzelne Schritte über worker_selector. Worker verbinden sich ausgehend per gRPC, gesichert mit beidseitigem TLS. Es gibt keinen Broker, keine geteilte Datenbank und keinen eingehenden Port auf dem Worker.
Read moreKI-Agent-OrchestrierungOrchestrieren Sie Agent-Harness-Schritte und MCP-gesteuerte Workflows.
Dagu gibt KI-unterstützter Arbeit eine Produktionsgrenze: Agent-Harness-Schritte über harness.run ausführen, MCP-fähige Tools über den integrierten MCP-Server mit Dagu arbeiten lassen, und Logs, Retries, Freigaben sowie Audit-Historie an einem Ort halten.
Read moreDaguvsAgent-FrameworkViele Agents ausführen. Die Reihenfolge entscheidet ein Agent DAG.
Manche Arbeit hat eine Reihenfolge, die sich vorab nicht aufschreiben lässt. Setzen Sie type: agent, deklarieren Sie, was am Ende des Laufs wahr sein muss, und Dagu lässt ein Modell den nächsten Agent-Schritt wählen, sobald Befunde zurückkommen. Jede Aktion bleibt ein gewöhnlicher Workflow-Schritt mit Logs, Retries, Freigaben und Audit-Historie.
Read moreDaguvsLangGraphEine Laufzeit für Agent-Workflows statt einer Bibliothek in Ihrer Anwendung.
LangGraph ist ein guter Weg, einen Agent-Graphen in Code auszudrücken. Dagu ist die Schicht, die ihn ausführt: eine einzige selbst gehostete Binary, in der ein Workflow YAML ist, Agents gewöhnliche Schritte sind und Zeitpläne, Queues, Retries, dauerhafte Pausen und Lauf-Historie aus der Engine kommen statt aus der Anwendung, die Sie darum herum schreiben.
Read moreCron-Jobs modernisierenDie Einfachheit von cron behalten. Die nötigen Produktionskontrollen hinzufügen.
Dagu hält Zeitpläne nah an Ihren Skripten und ergänzt sie um Abhängigkeitsgraphen, Retries, Logs, Historie, manuelle Reruns und Web UI.
Read moreAirflow-AlternativeWenn 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.
Read moren8n-AlternativeEine code-first n8n-Alternative für Entwickler.
Dagu ist eine self-hosted n8n-Alternative für Teams, die Automation lieber als versioniertes YAML definieren, als sie auf einer visuellen Oberfläche zusammenzuklicken, mit Planung, Retries, Logs und Web UI aus einem einzelnen Binary.
Read moreDaguvsWindows-AufgabenplanungDie Aufgabenplanung führt Befehle aus. Einen betreibbaren Zeitplan liefert sie nicht.
Dagu installiert sich als Windows-Dienst und ergänzt genau das, was der Aufgabenplanung immer gefehlt hat: Abhängigkeiten zwischen Jobs, Retries, Logs pro Schritt, eine Laufhistorie und eine Browser-Konsole für alle Server statt einer RDP-Sitzung je Maschine.
Read moreDaguvsRundeckRunbook-Automation ohne JVM, ohne SQL-Datenbank und ohne in der GUI erstellte Jobs.
Dagu ist eine Rundeck-Alternative für Ops-Teams, die geplante Jobs, On-Demand-Runbooks und eine Web UI aus einem einzigen kleinen Binary wollen. Jobdefinitionen leben als YAML in Git statt hinter einer Konsole, der Zustand liegt in Dateien statt in MySQL oder Postgres, und bestehende Server werden über SSH oder mit gelabelten Workern erreicht. Diese Seite beschreibt auch den Migrationspfad und die Stellen, an denen Rundeck die stärkere Wahl bleibt.
Read moreDaguvsPrefectWenn Sie Orchestrierung ohne Python schreiben wollen, sehen Sie sich Dagu an.
Prefect ist ein Python-Framework für Data-Teams, die ihre Flows in Code schreiben. Dagu ist ein einzelnes Binary, das deklaratives YAML ausführt und die Kommandos aufruft, die Sie schon haben, ohne zu betreibende Datenbank. Diese Seite zeigt ehrlich, wo was passt.
Read moreDaguvsDagsterDagu und Dagster lösen verschiedene Probleme.
Dagster ist ein Python-Datenorchestrator rund um software-defined assets und lineage. Dagu ist eine einzelne Binary, die YAML-Workflows ausführt, die bereits vorhandene Befehle aufrufen. Diese Seite erklärt, wofür sich jedes Werkzeug eignet.
Read moreDaguvsTemporalDagu 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.
Read moreDaguvsWindmillDagu vs Windmill: deklaratives YAML gegen eine Skript- und App-Plattform.
Beide laufen self-hosted und sind schnell. Windmill macht aus Skripten Workflows, Webhooks und Low-Code-Apps und nutzt PostgreSQL. Dagu ist ein einzelnes Binary, das Ihre Kommandos über deklaratives YAML ausführt, ohne zu betreibende Datenbank.
Read moreDaguvsArgo WorkflowsArgo Workflows lebt auf Kubernetes. Dagu läuft auf einer normalen Maschine.
Beide definieren DAGs und führen Schritte der Reihe nach aus. Argo Workflows ist in Kubernetes eingebettet und plant jeden Schritt als Pod. Dagu ist ein einzelnes Binary, das die Kommandos aufruft, die Sie schon haben, ohne Cluster im Betrieb.
Read moreDaguvsKestraDagu vs Kestra: dieselbe YAML-Idee, sehr unterschiedlicher Footprint.
Dagu und Kestra beschreiben Workflows deklarativ in YAML, daher geht es bei der Wahl wirklich um Runtime und Abhängigkeiten. Dagu ist ein eigenständiges Binary, das Kommandos aufruft, die Sie schon haben. Kestra läuft auf der JVM, mit einer Datenbank dahinter und einem großen Plugin-Katalog darüber.
Read more