Command workflows
भारी platform अपनाए बिना production workflows चलाइए.
Dagu shell scripts, containers, SSH tasks, HTTP calls और agent CLIs को YAML workflows में बदल देता है, जिनमें retries, logs, queues और Web UI शामिल हैं.
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]Single self-hosted binary
बिना external database या broker
Git में readable YAML
Local, queue और distributed execution
At a glance
टीमें Dagu क्यों चुनती हैं
एक binary और local files से शुरुआत.
अक्सर database, broker, webserver और scheduler चाहिए.
YAML वही commands चलाता है जो आप पहले से चलाते हैं.
कई engines SDK या framework-specific code मांगते हैं.
एक script से शुरुआत की जा सकती है.
अक्सर value मिलने से पहले बड़ा migration करना पड़ता है.
In depth
Where each tool fits
ऑपरेशनल काम के लिए सही आकार
ज़्यादातर टीमों को भारी data platform नहीं चाहिए। उन्हें dependency order, retries, output capture, history और failed run को दोबारा चलाने का आसान तरीका चाहिए.
- मौजूदा scripts को बिना rewrite किए schedule करें
- Definitions को YAML में रखें ताकि review आसान रहे
- एक machine से शुरू करें और ज़रूरत पर workers जोड़ें
छोटा runtime, लेकिन ज़रूरी controls
Dagu runtime को छोटा रखता है, फिर भी वही controls देता है जो jobs महत्वपूर्ण होने पर चाहिए होते हैं.
- Retries, dependencies, timeouts, logs और history
- Inspection और manual run के लिए Web UI
- Commands, Docker, HTTP, SSH, SubDAGs और agents चलाएँ
AI agents के साथ स्वाभाविक फिट
AI agents भी आखिरकार commands के रूप में चलते हैं। Dagu उन commands के ऊपर scheduling, dependencies, retries और auditability जोड़ता है.
- Claude, Codex और Gemini को workflow step की तरह चलाएँ
- Agent output के आसपास approval और validation जोड़ें
- Model बदलें, orchestration layer नहीं
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu हल्का क्यों है?
Dagu एक single self-hosted binary की तरह चलता है और state को local files में रखता है। शुरू करने के लिए database, broker या अलग control plane की ज़रूरत नहीं होती.
क्या यह existing scripts चला सकता है?
हाँ। Dagu step shell, binaries, Docker, HTTP और SSH चला सकता है, बिना application rewrite के.
क्या यह सिर्फ local jobs के लिए है?
नहीं। आप local से शुरू कर सकते हैं और बाद में queue execution या coordinator-worker mode तक बढ़ सकते हैं.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.