Dagu बनाम Temporal
Dagu और Temporal अलग-अलग समस्याएँ हल करते हैं।
Temporal code में लिखे stateful application वर्कफ़्लो के लिए एक durable execution इंजन है। Dagu एक एकल binary है जो आपके पहले से चल रहे commands को शेड्यूल और ऑर्केस्ट्रेट करता है। यह पेज बताता है कि हर एक कहाँ उपयुक्त 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]एक स्वतंत्र binary, बिना database या message broker
वर्कफ़्लो declarative YAML हैं जो मौजूदा commands को कॉल करते हैं
shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows और AI एजेंट के लिए executors
local, queue-आधारित, या workers पर distributed चलता है
हर टूल किसके लिए बना है
Temporal लंबी अवधि की application logic को crash और restart के पार जीवित रखता है। आप SDK के साथ वर्कफ़्लो को code के रूप में लिखते हैं, और सेवा event history को replay करती है, इसलिए worker वहीं से फिर शुरू होता है जहाँ रुका था। Dagu जॉब शेड्यूल करता है और commands को एक graph में जोड़ता है। यह runs, retries, logs और history को ट्रैक करता है, बिना यह माँगे कि आप कार्यों को किसी framework के भीतर code के रूप में फिर से लिखें।
- Temporal उन distributed और microservice वर्कफ़्लो के लिए है जिन्हें विफलताओं के पार टिकना है।
- Dagu cron जॉब, batch pipelines और commands से बनी ops automation के लिए है।
- Dagu का एक step एक script, एक container, एक HTTP कॉल या कोई और वर्कफ़्लो चला सकता है।
आप क्या संचालित करते हैं और कैसे लिखते हैं
Temporal को Cassandra, PostgreSQL या MySQL पर आधारित एक चालू सेवा चाहिए, जिसे अक्सर Helm से Kubernetes पर तैनात किया जाता है या Temporal Cloud के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। वर्कफ़्लो Go, Java, TypeScript या Python code में रहते हैं। Dagu एक binary है जो स्थिति को डिस्क पर files में रखता है। वर्कफ़्लो ऐसा YAML है जिसे एक diff में पढ़ा जा सकता है और जिस code को यह ऑर्केस्ट्रेट करता है उसके पास commit किया जा सकता है।
- Dagu चलाने के लिए कोई database, broker या cluster ज़रूरी नहीं।
- YAML steps SDK कॉल के बजाय आपके मौजूदा tools की ओर shell out करते हैं।
- आप एक laptop पर शुरू कर सकते हैं और बाद में workers जोड़ सकते हैं जब एक host काफ़ी न रहे।
इसके बजाय Temporal कब चुनें
यदि आपकी समस्या durable execution है, तो Temporal सही टूल है और Dagu इसका विकल्प नहीं है। ऐसे वर्कफ़्लो जो घंटों या दिनों तक स्थिति रखते हैं, बाहरी signals का इंतज़ार करते हैं, लंबी अवधि वाली processes के पार timers लगाते हैं, और विफलता के बाद नियतात्मक रूप से replay होने चाहिए, ठीक वही हैं जिनके लिए Temporal बना है। Dagu में इस programming मॉडल का कोई समकक्ष नहीं है।
- आपको code में परिभाषित वर्कफ़्लो चाहिए जो process crash के पार टिकें और निष्पादन के बीच से फिर शुरू हों।
- आप application logic के भीतर signals, durable timers या child workflows पर निर्भर हैं।
- आपकी टीम declarative YAML के बजाय Go, Java, TypeScript या Python में एक SDK चाहती है।
Dagu बनाम Temporal एक नज़र में
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
क्या Dagu Temporal की जगह लेता है?
ज़्यादातर मामलों में नहीं। Temporal code में लिखे stateful वर्कफ़्लो के लिए एक durable execution इंजन है, और Dagu वह मॉडल नहीं देता। Dagu Temporal की जगह केवल तभी लेता है जब आप इसे सादे शेड्यूल्ड जॉब या command pipelines के लिए इस्तेमाल कर रहे थे, जहाँ हल्का सेटअप बेहतर बैठता है।
क्या Dagu लंबे वर्कफ़्लो चला सकता है?
Dagu लंबे कार्य चला सकता है और कई-step pipelines ऑर्केस्ट्रेट कर सकता है, पर यह code में परिभाषित वर्कफ़्लो की स्थिति को process crash के पार नहीं रखता और न ही event history को replay करता है। यदि किसी step को दिनों तक रुकना और विफलता के बाद नियतात्मक रूप से फिर शुरू होना है, तो Temporal सही विकल्प है।
शेड्यूल्ड जॉब के लिए Temporal के बजाय Dagu क्यों चुनें?
मौजूदा commands से बने cron जॉब और pipelines के लिए Dagu को database, broker या SDK की ज़रूरत नहीं। आप एक binary इंस्टॉल करते हैं, YAML लिखते हैं, और शेड्यूलिंग, retries, logs, history और एक Web UI पाते हैं, जो Temporal सेवा चलाने से हल्का है।
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.