Dagu vs Kestra
Dagu 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.
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]Einzelnes Binary ohne JVM
Keine externe Datenbank und kein Broker zu betreiben
Executors für shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, Sub-Workflows und KI-Agenten
Läuft lokal, queue-basiert oder verteilt
Was beide Tools gemeinsam haben
Dagu und Kestra sind deklarativ. Sie schreiben einen Workflow in YAML, versionieren ihn in git und führen ihn auf Ihrer eigenen Infrastruktur aus. Der Unterschied zeigt sich darin, was unter jedem von beiden laufen muss.
- Deklarative YAML-Workflows, die Sie im Pull Request prüfen können
- Eine Web-UI für Läufe, Logs und Historie
- Selbst gehostet, sodass Ihre Daten in Ihrer Umgebung bleiben
Warum Dagu leichter zu betreiben ist
Dagu wird als ein in Go geschriebenes Binary ausgeliefert und hält seinen Zustand in lokalen Dateien. Es gibt keine JVM zum Tunen und keinen separaten Datenspeicher, den man gesund halten muss. Kestra läuft auf Java und braucht eine Datenbank für den Kern, und Hochverfügbarkeits-Setups ergänzen Komponenten wie Kafka und Elasticsearch.
- Ein Binary auf Dateibasis, ohne JVM und ohne externe Datenbank
- Jeder Schritt führt das Kommando, den Container oder das Skript aus, das er schon nutzt
- Auf einem Host starten und später zu queue-basierten oder verteilten Workern wechseln
Wann Sie stattdessen Kestra wählen sollten
Kestra passt gut, wenn Sie einen breiten Plugin-Katalog und ein UI-zentriertes Bearbeiten in großem Maßstab wollen. Sein Plugin-Ökosystem und das Unternehmen dahinter sind größer als die von Dagu, und das ist für manche Teams wichtig.
- Sie wollen einen großen Katalog fertiger Plugins statt Kommandos direkt aufzurufen
- Sie bauen und bearbeiten Flows lieber in einem UI-Editor mit API-Anbindung
- Sie planen eine hochverfügbare Plattform und können Kafka und Elasticsearch betreiben
Dagu vs Kestra auf einen Blick
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Ersetzt Dagu Kestra?
Für viele Teams ja. Wenn Ihre Workflows als Kommandos, Container, HTTP-Aufrufe, SSH-Aufgaben oder SQL laufen, deckt Dagu sie mit deutlich kleinerem Footprint ab. Wenn Sie auf Kestras großen Plugin-Katalog oder seinen UI-Editor im großen Maßstab angewiesen sind, passt Kestra besser.
Beide nutzen YAML, was unterscheidet sich also wirklich?
Das YAML ist im Geist ähnlich. Der Unterschied liegt darunter. Dagu ist ein Binary ohne JVM und ohne externe Datenbank, während Kestra auf Java läuft, eine Datenbank hat und für Hochverfügbarkeit Kafka und Elasticsearch ergänzt.
Hat Dagu so viele Integrationen wie Kestra?
Nein. Kestra hat einen größeren Plugin-Katalog und einen Plugin-Marktplatz. Dagu hat einen kleineren Satz integrierter Executors und erwartet, dass Sie vorhandene Kommandos, Skripte und Container aufrufen, statt Plugins zu installieren.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.