Dagu vs Argo Workflows
Argo Workflows Kubernetes पर चलता है। Dagu सामान्य machine पर चलता है।
दोनों DAG परिभाषित करते हैं और steps को क्रम में चलाते हैं। Argo Workflows Kubernetes में जुड़ा है और हर step को pod के रूप में schedule करता है। Dagu एक binary है जो आपके पास पहले से मौजूद commands को call करता है, चलाने के लिए कोई cluster नहीं।
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]एक self-contained binary, कोई Kubernetes cluster नहीं
Existing commands चलाने वाला declarative YAML
कोई external database या message broker नहीं
shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows और AI agents के लिए executors
At a glance
Argo Workflows बनाम Dagu एक नज़र में
Local files पर आधारित सामान्य machine का एक binary।
workflow controller वाला Kubernetes cluster।
एक command: shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflow या AI agent।
cluster पर pod के रूप में चलने वाला container।
आप जिन hosts को पहले से चलाते हैं उन पर ops jobs, scripts और मिश्रित pipelines।
Kubernetes-native, container-heavy या बड़े पैमाने की ML pipelines।
In depth
Where each tool fits
नीचे cluster के बिना orchestration
Argo Workflows एक चालू Kubernetes cluster और हर step को pod में बदलने वाला controller मानता है। Dagu में यह आवश्यकता नहीं है। आप एक binary को server, laptop या VM पर रखते हैं और वह चल जाता है।
- सामान्य machine पर चले, बिना Kubernetes, बिना controller, बिना etcd।
- State को अलग database या broker के बजाय local files में रखे।
- Local से शुरू करें, load बढ़ने पर queue या distributed mode पर जाएँ।
Steps commands हैं, सिर्फ containers नहीं
Argo Workflows में हर step एक container है जो pod में चलता है। Dagu भी container चला सकता है, लेकिन वह shell script, HTTP endpoint, SSH command, SQL query, sub-workflow या AI agent step को सीधे भी call करता है।
- हर एक को image बनाए बिना मौजूदा scripts और binaries इस्तेमाल करें।
- एक ही workflow में Docker steps के साथ shell, HTTP और SSH मिलाएँ।
- Runs, logs और history को built-in Web UI में देखें।
Argo Workflows कब चुनें
जब Kubernetes पहले से आपका platform हो, तो Argo Workflows बेहतर फिट है। यह Kubernetes-native है, हर step को अलग pod के रूप में schedule करता है, और भारी container fan-out के लिए बना है। Dagu यह नहीं करता।
- आप Kubernetes पर चलते हैं और workflows को बाकी manifests के साथ CRD के रूप में परिभाषित करना चाहते हैं।
- हर task के लिए pod scheduling, node selectors और cluster autoscaling चाहिए।
- आपके pipelines एक साथ कई nodes पर हज़ारों containers तक fan-out करते हैं।
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
क्या Dagu, Argo Workflows की जगह लेता है?
हर team के लिए नहीं। अगर आप Kubernetes पर standardized हैं और चाहते हैं कि हर step pod के रूप में चले, तो Argo Workflows सही tool है। Dagu तब बेहतर है जब आप cluster चलाए बिना सामान्य machine पर commands orchestrate करना चाहते हैं।
क्या Dagu, Kubernetes के बिना चल सकता है?
हाँ। Dagu एक self-contained binary है जो server, VM या laptop पर चलता है। इसे Kubernetes cluster, external database या message broker की ज़रूरत नहीं।
क्या Dagu फिर भी containers चला सकता है?
हाँ। जिन steps को container चाहिए उनके लिए Dagu में Docker executor है। फर्क यह है कि container, shell, HTTP, SSH, SQL और sub-workflow steps के साथ एक विकल्प है, इकलौती execution unit नहीं।
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.