Dagu vs Kestra

Dagu vs Kestra: एक ही YAML सोच, बहुत अलग footprint।

Dagu और Kestra दोनों workflows को YAML में declarative तरीके से लिखते हैं, इसलिए असली चुनाव runtime और dependencies का है। Dagu एक self-contained single binary है जो उन commands को बुलाता है जो आपके पास पहले से हैं। Kestra JVM पर चलता है, पीछे एक database के साथ और ऊपर एक बड़े plugin कैटलॉग के साथ।

Dagu इंस्टॉल करेंरेसिपी देखें
एक workflow जो आपके पास मौजूद commands को बुलाता है
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]

चलाने के लिए बिना JVM वाला single binary

संचालन के लिए कोई बाहरी database या broker नहीं

shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows और AI एजेंट के लिए executor

local, queue या distributed मोड में चलता है

At a glance

Dagu vs Kestra एक नज़र में

Runtime
Dagu

single Go binary, बिना JVM।

Kestra

JVM पर चलने वाला Java application।

Dependencies
Dagu

local files, बिना बाहरी database या broker।

Kestra

core के लिए database; स्केल के लिए Kafka और Elasticsearch।

steps का विस्तार
Dagu

built-in executor से commands को सीधे बुलाना।

Kestra

1400+ plugins वाला बड़ा कैटलॉग।

In depth

Where each tool fits

01

दोनों टूल में क्या समान है

Dagu और Kestra दोनों declarative हैं। आप workflow को YAML में लिखते हैं, उसे git में version करते हैं और अपनी infrastructure पर चलाते हैं। फर्क इसमें दिखता है कि हर एक के नीचे क्या चलना ज़रूरी है।

  • declarative YAML workflows जिन्हें आप pull request में रिव्यू कर सकते हैं
  • runs, logs और इतिहास के लिए एक web UI
  • self-hosted, इसलिए आपका डेटा आपके environment में रहता है
02

Dagu को संचालित करना हल्का क्यों है

Dagu एक Go में लिखे single binary के रूप में आता है और अपनी state को local files में रखता है। ट्यून करने के लिए कोई JVM नहीं और स्वस्थ रखने के लिए कोई अलग datastore नहीं। Kestra Java पर चलता है और अपने core के लिए एक database चाहिए, और high-availability सेटअप में Kafka और Elasticsearch जैसे components जुड़ते हैं।

  • files पर आधारित एक binary — बिना JVM और बिना बाहरी database
  • हर step वही command, container या script चलाता है जो वह पहले से उपयोग करता है
  • एक host पर शुरू करें और बाद में queue या distributed workers पर जाएँ
03

कब इसके बजाय Kestra चुनें

Kestra तब अच्छा फिट है जब आपको बड़े पैमाने पर एक विस्तृत plugin कैटलॉग और UI-केंद्रित editing चाहिए। इसका plugin ecosystem और पीछे की कंपनी Dagu से बड़े हैं, और यह कुछ टीमों के लिए मायने रखता है।

  • आप commands सीधे बुलाने के बजाय तैयार plugins का बड़ा कैटलॉग चाहते हैं
  • आप API पर आधारित UI editor से flows बनाना और बदलना पसंद करते हैं
  • आप high-availability platform की योजना बना रहे हैं और Kafka तथा Elasticsearch चलाने में सहज हैं

FAQ

Practical questions before adopting Dagu

क्या Dagu, Kestra की जगह ले लेता है?

कई टीमों के लिए, हाँ। अगर आपके workflows commands, containers, HTTP calls, SSH tasks या SQL के रूप में चलते हैं, तो Dagu उन्हें बहुत छोटे footprint के साथ कवर कर देता है। अगर आप Kestra के बड़े plugin कैटलॉग या बड़े पैमाने पर उसके UI editor पर निर्भर हैं, तो Kestra बेहतर फिट है।

दोनों YAML उपयोग करते हैं, तो असल में क्या अलग है?

YAML भावना में समान है। फर्क नीचे है। Dagu बिना JVM और बिना बाहरी database वाला एक binary है, जबकि Kestra Java पर चलता है, एक database रखता है और high availability के लिए Kafka और Elasticsearch जोड़ता है।

क्या Dagu में Kestra जितने integrations हैं?

नहीं। Kestra के पास बड़ा plugin कैटलॉग और एक plugin marketplace है। Dagu के पास built-in executors का छोटा सेट है और यह उम्मीद करता है कि आप plugins इंस्टॉल करने के बजाय मौजूदा commands, scripts और containers को बुलाएँ।

Next step

Start with one workflow.

Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.

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