Dagu vs Kestra
Dagu vs Kestra : même idée YAML, empreinte très différente.
Dagu et Kestra décrivent les workflows de façon déclarative en YAML, donc le vrai choix porte sur le runtime et les dépendances. Dagu est un binaire unique autonome qui appelle les commandes que vous avez déjà. Kestra tourne sur la JVM, avec une database derrière et un grand catalogue de plugins par-dessus.
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]Binaire unique sans JVM à faire tourner
Aucune database externe ni broker à exploiter
Executors pour shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sous-workflows et agents IA
Fonctionne en mode local, queue ou distribué
At a glance
Dagu vs Kestra en un coup d'œil
Binaire Go unique, sans JVM.
Application Java sur la JVM.
Fichiers locaux, sans database externe ni broker.
Database pour le cœur ; Kafka et Elasticsearch pour l'échelle.
Appel direct des commandes via des executors intégrés.
Grand catalogue de plus de 1400 plugins.
In depth
Where each tool fits
Ce que les deux outils ont en commun
Dagu et Kestra sont déclaratifs. Vous écrivez un workflow en YAML, vous le versionnez avec git et vous l'exécutez sur votre propre infrastructure. La différence apparaît dans ce qui doit tourner sous chacun.
- Des workflows YAML déclaratifs que vous pouvez relire en pull request
- Une interface web pour les exécutions, les logs et l'historique
- Auto-hébergé, donc vos données restent dans votre environnement
Pourquoi Dagu est plus léger à exploiter
Dagu se livre comme un seul binaire écrit en Go et garde son état dans des fichiers locaux. Il n'y a pas de JVM à régler ni de datastore séparé à maintenir. Kestra tourne sur Java et a besoin d'une database pour son cœur, et les configurations en haute disponibilité ajoutent des composants comme Kafka et Elasticsearch.
- Un binaire adossé à des fichiers, sans JVM ni database externe
- Chaque étape exécute la commande, le conteneur ou le script qu'elle utilise déjà
- Démarrez sur un seul hôte puis passez aux queue ou aux workers distribués
Quand choisir Kestra à la place
Kestra convient bien quand vous voulez un large catalogue de plugins et une édition centrée sur l'UI à grande échelle. Son écosystème de plugins et l'entreprise derrière sont plus grands que ceux de Dagu, et cela compte pour certaines équipes.
- Vous voulez un grand catalogue de plugins prêts à l'emploi plutôt qu'appeler des commandes
- Vous préférez construire et modifier les flows depuis un éditeur UI adossé à une API
- Vous préparez une plateforme en haute disponibilité et acceptez d'exploiter Kafka et Elasticsearch
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu remplace-t-il Kestra ?
Pour beaucoup d'équipes, oui. Si vos workflows tournent comme des commandes, des conteneurs, des appels HTTP, des tâches SSH ou du SQL, Dagu les couvre avec une empreinte bien plus petite. Si vous dépendez du grand catalogue de plugins de Kestra ou de son éditeur UI à grande échelle, Kestra reste plus adapté.
Les deux utilisent YAML, alors qu'est-ce qui change vraiment ?
Le YAML est proche dans l'esprit. La différence est en dessous. Dagu est un binaire sans JVM ni database externe, tandis que Kestra tourne sur Java avec une database et ajoute Kafka et Elasticsearch pour la haute disponibilité.
Dagu a-t-il autant d'intégrations que Kestra ?
Non. Kestra a un catalogue de plugins plus grand et une marketplace de plugins. Dagu a un ensemble plus restreint d'executors intégrés et attend de vous que vous appeliez des commandes, scripts et conteneurs existants plutôt que d'installer des plugins.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.