Alternative à Airflow
Quand Airflow est trop lourd, gardez l'orchestration proche du système.
Dagu est pensé pour les équipes qui veulent planning, retries, dépendances, logs et UI sans adopter un framework Python DAG ni opérer une lourde stack de métadonnées.
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]Aucun framework DAG Python requis
Aucune base de métadonnées au démarrage
Exécution directe des scripts et conteneurs existants
Ajout de workers seulement quand c'est utile
At a glance
Airflow vs. Dagu pour les équipes centrées scripts
YAML déclaratif qui appelle des commandes.
Définitions DAG Python et abstractions d'operators.
Un seul binaire et des fichiers locaux pour commencer.
Scheduler, webserver, base de métadonnées et choix d'executor.
Automatisation ops, scripts, conteneurs, agent CLI et pipelines légers.
Grands workflows data tirant parti de l'écosystème Airflow.
In depth
Where each tool fits
Utilisez les commandes comme frontière du workflow
Airflow est puissant, mais beaucoup d'équipes veulent simplement orchestrer du code existant. Dagu laisse la logique métier dans vos scripts.
- Exécutez Python, Bash, Java, Go, PHP, conteneurs, HTTP et SSH
- Évitez de convertir chaque tâche en operator spécifique
- Gardez des workflows lisibles pour les opérateurs et ingénieurs
N'ajoutez pas d'infrastructure avant d'en avoir besoin
Dagu démarre avec un seul binaire et des fichiers, puis ajoute files d'attente et workers plus tard sans changer le modèle.
- Essayez localement avant un rollout de plateforme
- Simplifiez mises à jour et sauvegardes
- Passez au distribué seulement quand une machine ne suffit plus
Mieux adapté au travail d'ingénierie hétérogène
Jobs ops, ETL, tâches d'agents IA, reporting et automatisation interne vivent rarement dans un seul langage ou framework.
- Chaque étape conserve son runtime existant
- Planning et retries restent hors du code applicatif
- L'orchestration reste portable entre équipes et stacks
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu remplace-t-il totalement tous les déploiements Airflow ?
Non. Airflow a un vaste écosystème pour les équipes data. Dagu est meilleur quand le travail existe déjà sous forme de scripts, conteneurs ou appels de services.
Dagu peut-il exécuter des pipelines de données ?
Oui, si le pipeline peut être exprimé comme commandes, conteneurs, appels HTTP, commandes SSH ou sous-workflows.
L'exécution distribuée est-elle prise en charge ?
Oui. Dagu prend en charge les modes local, queue-based et 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.