Alternativa a Airflow
Si Airflow es demasiado, mantén la orquestación cerca del sistema operativo.
Dagu está pensado para equipos que quieren planificación, retries, dependencias, logs y UI sin adoptar un framework Python DAG ni operar una stack pesada de metadatos.
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]Sin framework DAG en Python
Sin base de metadatos para empezar
Ejecución directa de scripts y contenedores existentes
Escala a workers solo cuando hace falta
At a glance
Airflow vs. Dagu para equipos script-first
YAML declarativo que llama comandos.
Definiciones DAG en Python y abstracciones de operator.
Un binario único y archivos locales para empezar.
Scheduler, webserver, base de metadatos y decisiones de executor.
Ops automation, scripts, contenedores, agent CLI y pipelines ligeros.
Workflows grandes de data platform que dependen del ecosistema Airflow.
In depth
Where each tool fits
Usa comandos como frontera del workflow
Airflow es potente, pero muchos equipos solo necesitan orquestar código existente. Dagu deja la lógica de negocio en tus scripts.
- Ejecuta Python, Bash, Java, Go, PHP, contenedores, HTTP y SSH
- Evita convertir cada tarea en un operator específico
- Mantén YAML legible para operadores e ingenieros
Evita infraestructura antes de necesitarla
Dagu empieza como un único binario con archivos locales. Colas y workers pueden añadirse después sin cambiar el modelo base.
- Prueba en local antes de planificar un rollout de plataforma
- Simplifica upgrades y backups
- Usa modo distribuido solo cuando una máquina ya no alcance
Mejor para trabajo de ingeniería mixto
Jobs de ops, ETL, tareas de agentes, reporting y automatización interna rara vez viven en un solo lenguaje o framework.
- Cada paso usa el runtime que ya utiliza hoy
- La planificación y los retries quedan fuera del código de la aplicación
- La orquestación sigue siendo portable entre equipos y stacks
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Dagu reemplaza por completo cualquier instalación de Airflow?
No. Airflow tiene un gran ecosistema para equipos de data platform. Dagu encaja mejor cuando el trabajo ya existe como scripts, contenedores o llamadas de servicio.
¿Dagu puede ejecutar pipelines de datos?
Sí, siempre que el pipeline pueda expresarse como comandos, contenedores, llamadas HTTP, comandos SSH o sub-workflows.
¿Soporta ejecución distribuida?
Sí. Dagu soporta modos local, en cola y coordinator-worker.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.