Dagu vs Temporal
Dagu y Temporal resuelven problemas distintos.
Temporal es un motor de durable execution para workflows de aplicación con estado escritos en código. Dagu es un único binario que programa y orquesta los comandos que ya ejecutas. Esta página explica 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]Un binario autónomo, sin database ni message broker
Los workflows son YAML declarativo que llama a comandos existentes
Executors para shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows y agentes de IA
Corre en local, por cola o distribuido entre workers
Para qué sirve cada herramienta
Temporal mantiene viva una lógica de aplicación larga a través de caídas y reinicios. Escribes los workflows como código con un SDK, y el servicio hace replay del event history, así un worker retoma justo donde se detuvo. Dagu programa jobs y enlaza comandos en un grafo. Sigue las ejecuciones, los retries, los logs y el historial sin pedirte que reescribas las tareas como código dentro de un framework.
- Temporal apunta a workflows distribuidos y de microservicios que deben sobrevivir a fallos.
- Dagu apunta a jobs cron, pipelines por lotes y automatización de ops hecha con comandos.
- Un paso en Dagu puede correr un script, un contenedor, una llamada HTTP u otro workflow.
Qué operas y cómo escribes
Temporal necesita un servicio en marcha respaldado por Cassandra, PostgreSQL o MySQL, a menudo desplegado con Helm en Kubernetes o usado mediante Temporal Cloud. Los workflows viven en código Go, Java, TypeScript o Python. Dagu es un binario que guarda el estado en archivos en disco. Los workflows son YAML legible en un diff y committeado junto al código que orquesta.
- No se necesita database, broker ni clúster para correr Dagu.
- Los pasos YAML hacen shell out hacia herramientas que ya tienes, en lugar de llamadas al SDK.
- Puedes empezar en un portátil y añadir workers después, cuando un host no alcance.
Cuándo elegir Temporal
Si tu problema es durable execution, Temporal es la herramienta correcta y Dagu no la sustituye. Los workflows que guardan estado durante horas o días, esperan signals externos, ponen timers a través de procesos de vida larga y deben hacer replay de forma determinista tras un fallo son justo para lo que Temporal fue creado. Dagu no tiene equivalente a ese modelo de programación.
- Necesitas workflows definidos en código que sobreviven a la caída del proceso y retoman a mitad de la ejecución.
- Dependes de signals, timers durables o child workflows dentro de la lógica de la aplicación.
- Tu equipo quiere un SDK en Go, Java, TypeScript o Python en vez de YAML declarativo.
Dagu vs Temporal de un vistazo
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
¿Dagu reemplaza a Temporal?
En la mayoría de los casos, no. Temporal es un motor de durable execution para workflows con estado escritos en código, y Dagu no ofrece ese modelo. Dagu reemplaza a Temporal solo si lo usabas para jobs programados simples o pipelines de comandos, donde una instalación más ligera encaja mejor.
¿Puede Dagu correr workflows largos?
Dagu puede correr tareas largas y orquestar pipelines de varios pasos, pero no conserva el estado de un workflow definido en código a través de la caída de un proceso ni hace replay del event history. Si un paso debe pausarse durante días y retomar de forma determinista tras un fallo, Temporal es la elección correcta.
¿Por qué elegir Dagu en vez de Temporal para jobs programados?
Para jobs cron y pipelines hechos con comandos existentes, Dagu no necesita database, broker ni SDK. Instalas un binario, escribes YAML y obtienes programación, retries, logs, historial y una Web UI, lo que es más ligero de operar que un servicio Temporal.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.