Moteur de workflow léger
Exécutez des workflows de production sans adopter une plateforme lourde.
Dagu transforme scripts shell, conteneurs, tâches SSH, appels HTTP et CLI d'agents en workflows YAML avec retries, logs, files d'attente et Web UI.
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 auto-hébergé
Aucune base externe ni broker requis
YAML lisible et versionnable dans Git
Modes local, en file d'attente et distribué
At a glance
Pourquoi les équipes choisissent Dagu
Un seul binaire et des fichiers locaux.
Souvent une base, un broker, un webserver et un scheduler.
YAML appelle les commandes que vous utilisez déjà.
Beaucoup d'outils exigent un SDK ou un framework spécifique.
On peut démarrer avec un seul script.
Il faut souvent migrer une grande classe de jobs d'un coup.
In depth
Where each tool fits
Conçu pour la réalité opérationnelle
La plupart des équipes n'ont pas besoin d'une grosse plateforme data. Elles ont besoin d'ordre d'exécution, de retries, d'historique et de relances simples.
- Planifiez vos scripts existants sans les réécrire
- Gardez des définitions YAML faciles à relire
- Commencez sur une machine, puis ajoutez des workers si besoin
Petit runtime, vrais contrôles
Dagu garde un runtime simple tout en fournissant les contrôles nécessaires quand les jobs deviennent critiques.
- Retries, dépendances, timeouts, logs et historique
- Web UI pour inspecter et relancer manuellement
- Exécuteurs pour commandes, Docker, HTTP, SSH, SubDAG et agents
Naturel pour le travail avec des agents IA
Les agents IA finissent eux aussi par exécuter des commandes. Dagu leur ajoute planning, dépendances, retries et traçabilité.
- Exécutez Claude, Codex ou Gemini comme étapes
- Ajoutez validation et approbation autour des sorties agents
- Changez de modèle sans changer la couche d'orchestration
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Pourquoi Dagu est-il léger ?
Dagu fonctionne comme un binaire auto-hébergé unique et stocke son état dans des fichiers locaux. Pas de base ni de broker à opérer pour démarrer.
Peut-il exécuter des scripts existants ?
Oui. Une étape Dagu peut lancer shell, binaires, Docker, HTTP ou SSH sans réécrire l'application.
Est-il réservé aux jobs locaux ?
Non. Vous pouvez commencer en local puis évoluer vers l'exécution en file d'attente ou en mode 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.