Dagu vs Prefect
Wenn 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.
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]Workflows sind deklaratives YAML, kein Python-Code
Ein einzelnes Binary mit dateibasiertem Zustand
Keine externe Datenbank und kein Message-Broker
Executors für shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, Sub-Workflows und KI-Agenten-Schritte
Deklaratives YAML statt Python-Framework
Prefect modelliert Arbeit als Python-Funktionen, die mit den Decorator @flow und @task umhüllt sind, daher liegt der Workflow in Ihrem Code. Dagu lässt jeden Schritt ein Kommando bleiben und legt Planung, Retries und Abhängigkeiten in YAML darum.
- Definieren Sie Schritte, die shell, Docker, HTTP, SSH, SQL oder Sub-Workflows ausführen
- Halten Sie den Workflow lesbar für Operatoren, die kein Python schreiben
- Versionieren Sie das YAML in git neben den Skripten, die es aufruft
Ein einzelnes Binary mit dateibasiertem Zustand
Ein Produktiv-Setup von Prefect betreibt einen Prefect server mit einer Datenbank wie Postgres sowie die Worker, die Flows ausführen. Dagu kommt als ein einzelnes Binary und legt Laufverlauf, Logs und Queue-Zustand im lokalen Dateisystem ab.
- Mit einem Download starten, ohne eine Datenbank bereitzustellen
- Mit Dateien und einem Binary sichern und aktualisieren
- Von lokalen Läufen zu queue-basierten oder verteilten Workern wachsen, wenn nötig
Wann besser Prefect
Prefect ist besser, wenn Ihre Workflows zu Python gehören und Ihr Team seine Dienste gern betreibt. Manche Anforderungen passen natürlicher zu Prefect als zu Dagu.
- Sie wollen dynamische DAGs, deren Form zur Laufzeit in Python berechnet wird
- Ihre Pipelines reichen Python-Objekte zwischen Tasks weiter, statt Kommandos aufzurufen
- Sie wollen eine Managed-Option, die Prefect über Prefect Cloud bietet
Dagu vs Prefect auf einen Blick
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Ersetzt Dagu Prefect?
Nicht für jedes Team. Sind Ihre Workflows Python und stützen sich auf dynamische Flows oder das Weiterreichen von Python-Objekten zwischen Tasks, passt Prefect besser. Dagu passt besser, wenn die Arbeit als Kommandos, Container oder Service-Aufrufe läuft und Sie YAML ohne Datenbank wollen.
Kann ich Dagu nutzen, ohne Python zu schreiben?
Ja. Dagu-Workflows sind YAML, das Kommandos aufruft. Ein Schritt kann ein vorhandenes Python-Skript ausführen, aber die Orchestrierungsschicht selbst braucht weder Python noch Framework-Imports.
Welche Infrastruktur braucht Dagu im Vergleich zu Prefect?
Dagu braucht ein Binary und ein Dateisystem, da der Zustand dateibasiert ist. Ein typisches Prefect-Deployment betreibt einen server mit Datenbank und einen oder mehrere Worker. Dagu hat keine Managed-Cloud, Sie hosten es selbst.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.