Dagu vs Prefect
Si quieres orquestación sin escribir Python, mira Dagu.
Prefect es un framework Python para equipos de datos que escriben sus flows en código. Dagu es un binario único que ejecuta YAML declarativo llamando a los comandos que ya tienes, sin base de datos que operar. Esta página mira con honestidad dónde encaja cada uno.
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]Los workflows son YAML declarativo, no código Python
Un binario único con estado en archivos
Sin base de datos externa ni message broker
Executors para shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows y pasos de agente de IA
YAML declarativo en vez de framework Python
Prefect modela el trabajo como funciones Python envueltas por los decorator @flow y @task, así que el workflow vive dentro de tu código. Dagu mantiene cada paso como un comando y envuelve planificación, retries y dependencias a su alrededor en YAML.
- Define pasos que ejecutan shell, Docker, HTTP, SSH, SQL o sub-workflows
- Mantén el workflow legible para operadores que no escriben Python
- Versiona el YAML en git, junto a los scripts que llama
Un binario único con estado en archivos
Una instalación de producción de Prefect ejecuta un Prefect server respaldado por una base como Postgres, más los workers que ejecutan los flows. Dagu se entrega como un binario único y guarda el historial de ejecución, los logs y el estado de cola en el sistema de archivos local.
- Empieza con una descarga y sin base de datos que aprovisionar
- Respalda y actualiza gestionando archivos y un binario
- Crece de ejecuciones locales a workers en cola o distribuidos cuando haga falta
Cuándo elegir Prefect
Prefect es mejor cuando tus workflows pertenecen a Python y tu equipo está cómodo operando sus servicios. Algunas necesidades encajan de forma más natural en Prefect que en Dagu.
- Quieres DAGs dinámicos cuya forma se calcula en Python en tiempo de ejecución
- Tus pipelines pasan objetos Python entre tareas en vez de llamar comandos
- Quieres una opción gestionada, que Prefect ofrece mediante Prefect Cloud
Dagu vs Prefect de un vistazo
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Dagu reemplaza a Prefect?
No para todos los equipos. Si tus workflows son Python y dependen de flows dinámicos o de pasar objetos Python entre tareas, Prefect encaja mejor. Dagu encaja mejor cuando el trabajo se ejecuta como comandos, contenedores o llamadas de servicio y quieres YAML sin base de datos.
¿Puedo usar Dagu sin escribir Python?
Sí. Los workflows de Dagu son YAML que llama comandos. Un paso puede ejecutar un script Python que ya tengas, pero la capa de orquestación en sí no necesita Python ni imports de framework.
¿Qué infraestructura pide Dagu frente a Prefect?
Dagu pide un binario y un sistema de archivos, ya que el estado está en archivos. Un despliegue típico de Prefect ejecuta un server con base de datos y uno o más workers. Dagu no tiene nube gestionada, así que lo autohospedas.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.