Dagu vs Prefect
Quand vous voulez de l'orchestration sans écrire de Python, regardez Dagu.
Prefect est un framework Python pour les équipes data qui écrivent leurs flows en code. Dagu est un binaire unique qui exécute du YAML déclaratif appelant les commandes que vous avez déjà, sans base de données à opérer. Cette page compare honnêtement où chacun convient.
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]Les workflows sont du YAML déclaratif, pas du code Python
Un binaire unique avec un état stocké en fichiers
Aucune base de données externe ni broker de messages
Executors pour shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sous-workflows et étapes d'agent IA
Du YAML déclaratif plutôt qu'un framework Python
Prefect modélise le travail comme des fonctions Python enveloppées par les decorator @flow et @task, donc le workflow vit dans votre code. Dagu garde chaque étape sous forme de commande et enveloppe planning, retries et dépendances autour d'elle en YAML.
- Définissez des étapes qui lancent shell, Docker, HTTP, SSH, SQL ou des sous-workflows
- Gardez le workflow lisible pour des opérateurs qui n'écrivent pas de Python
- Versionnez le YAML dans git, à côté des scripts qu'il appelle
Un binaire unique avec état en fichiers
Une configuration Prefect en production fait tourner un Prefect server adossé à une base comme Postgres, plus les workers qui exécutent les flows. Dagu se livre en un binaire unique et stocke l'historique des runs, les logs et l'état des files sur le système de fichiers local.
- Démarrez avec un seul téléchargement, sans base à provisionner
- Sauvegardez et mettez à jour en gérant des fichiers et un binaire
- Passez des runs locaux aux workers en file ou distribués selon le besoin
Quand choisir Prefect à la place
Prefect est meilleur quand vos workflows appartiennent à Python et que votre équipe est à l'aise pour opérer ses services. Certains besoins correspondent plus naturellement à Prefect qu'à Dagu.
- Vous voulez des DAG dynamiques dont la forme est calculée en Python à l'exécution
- Vos pipelines passent des objets Python entre les tâches plutôt que d'appeler des commandes
- Vous voulez une option managée, offerte par Prefect via Prefect Cloud
Dagu vs Prefect en un coup d'œil
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu remplace-t-il Prefect ?
Pas pour toutes les équipes. Si vos workflows sont en Python et reposent sur des flows dynamiques ou le passage d'objets Python entre tâches, Prefect convient mieux. Dagu convient mieux quand le travail s'exécute comme commandes, conteneurs ou appels de services et que vous voulez du YAML sans base de données.
Puis-je utiliser Dagu sans écrire de Python ?
Oui. Les workflows Dagu sont du YAML qui appelle des commandes. Une étape peut lancer un script Python existant, mais la couche d'orchestration elle-même n'a besoin ni de Python ni d'imports de framework.
Quelle infrastructure Dagu demande-t-il face à Prefect ?
Dagu demande un binaire et un système de fichiers, puisque l'état est stocké en fichiers. Un déploiement Prefect typique fait tourner un server avec une base et un ou plusieurs workers. Dagu n'a pas de cloud managé, vous l'auto-hébergez.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.