Airflow alternative
जब Airflow बहुत भारी लगे, तो orchestration को OS के करीब रखें.
Dagu उन टीमों के लिए है जिन्हें scheduling, retries, dependencies, logs और UI चाहिए, लेकिन Python DAG framework या भारी metadata stack नहीं चाहिए.
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]Python DAG framework की ज़रूरत नहीं
शुरुआत में metadata database की ज़रूरत नहीं
Existing scripts और containers सीधे चलें
Load बढ़ने पर workers तक scale करें
At a glance
Script-first teams के लिए Airflow बनाम Dagu
Commands को call करने वाला declarative YAML.
Python DAG definitions और operator abstractions.
शुरुआत के लिए single binary और local files.
Scheduler, webserver, metadata DB और executor decisions.
Ops automation, scripts, containers, agent CLIs और हल्के pipelines.
बड़े data-platform workflows जिन्हें Airflow ecosystem चाहिए.
In depth
Where each tool fits
Workflow boundary को commands पर रखें
Airflow शक्तिशाली है, लेकिन कई टीमों को सिर्फ existing scripts और jobs को schedule, observe और retry करना होता है। Dagu commands को stable interface रखता है.
- Python, Bash, Java, Go, PHP, containers, HTTP और SSH चलाएँ
- Framework-specific operators में conversion से बचें
- Operators और engineers दोनों के लिए readable YAML रखें
ज़रूरत से पहले infrastructure मत जोड़िए
Dagu local files के साथ एक single binary से शुरू होता है। Queues और workers बाद में जुड़ सकते हैं.
- Platform rollout सोचने से पहले local पर आज़माएँ
- Upgrades और backups सरल रखें
- एक machine कम पड़ने तक distributed mode न जोड़ें
Mixed engineering work के लिए बेहतर फिट
Ops jobs, ETL scripts, AI tasks, reporting और internal automation शायद ही एक ही language या framework में रहते हों.
- हर step वही runtime इस्तेमाल करे जो आज करता है
- Scheduling और retries existing commands के आसपास रहें
- Orchestration teams और stacks के बीच portable रहे
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
क्या Dagu हर Airflow deployment का पूरा replacement है?
नहीं। Airflow का data-platform teams के लिए बड़ा ecosystem है। Dagu तब बेहतर है जब आपका काम पहले से scripts, containers या service calls के रूप में मौजूद हो.
क्या Dagu data pipelines चला सकता है?
हाँ, अगर pipeline को commands, containers, HTTP calls, SSH commands या sub-workflows के रूप में व्यक्त किया जा सके.
क्या distributed execution समर्थित है?
हाँ। Dagu local, queue-based और coordinator-worker modes को सपोर्ट करता है.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.