比較
Dagu と他のワークフローエンジンの比較
Dagu は単一バイナリで宣言的 YAML を実行し、データベースを必要としません。主要なオーケストレーターや自動化ツールとの違いを正直に比較します。
重いプラットフォームを導入せずに本番ワークフローを動かす。
Dagu は、シェルスクリプト、コンテナ、SSH タスク、HTTP 呼び出し、エージェント CLI を、リトライ、ログ、キュー、Web UI 付きの YAML ワークフローに変えます。
詳しく見るAI エージェントオーケストレーションAgent CLI を本番ワークフローとして運用する。
Dagu は AI エージェントのコマンドに、スケジュール、依存関係、リトライ、ログ、アーティファクト、承認を与える運用レイヤーです。
詳しく見るCron 代替cron の手軽さを保ちつつ、本番運用に必要な制御を足す。
Dagu は、スクリプトに近い形でスケジュールを維持しながら、依存関係、リトライ、ログ、履歴、手動再実行、Web UI を追加します。
詳しく見るAirflow 代替Airflow が重すぎるなら、オーケストレーションを OS に近い場所へ戻す。
Dagu は、Python フレームワークや重いメタデータ基盤を持たずに、スケジュール、リトライ、依存関係、ログ、UI を求めるチーム向けです。
詳しく見るn8n の代替開発者のためのコードファーストな n8n 代替。
Dagu は、自動化をビジュアルキャンバスで配線するより、バージョン管理された YAML として定義したいチームのためのセルフホスト型 n8n 代替です。スケジュール、リトライ、ログ、Web UI を単一バイナリで提供します。
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DaguvsPrefectPython を書かずにオーケストレーションしたいなら Dagu を。
Prefect は flow をコードで書くデータチーム向けの Python framework です。Dagu は宣言的 YAML で既存のコマンドを呼ぶ単一バイナリで、運用する DB がありません。本ページは双方の適所を正直に見ていきます。
詳しく見るDaguvsDagsterDagu と Dagster は別の課題を解く。
Dagster は software-defined assets と lineage を中心に据えた Python のデータオーケストレーターです。Dagu は、すでに持っているコマンドを呼ぶ YAML ワークフローを動かす単一バイナリです。このページはそれぞれの適所を説明します。
詳しく見るDaguvsTemporalDagu と Temporal は解く課題が違います。
Temporal はコードで書くステートフルなアプリケーションワークフローのための耐久実行エンジンです。Dagu は既存のコマンドをスケジュールしてオーケストレーションする単一バイナリです。このページではそれぞれの用途を整理します。
詳しく見るDaguvsWindmillDagu vs Windmill: 宣言的 YAML と、スクリプト/アプリ基盤。
どちらもセルフホストで動き、速いです。Windmill はスクリプトを workflow や webhook、low-code アプリに変え、PostgreSQL を使います。Dagu は既存コマンドを宣言的 YAML で動かす単一バイナリで、運用する DB はありません。
詳しく見るDaguvsArgo WorkflowsArgo Workflows は Kubernetes 上で動く。Dagu は普通のマシンで動く。
どちらも DAG を定義し、ステップを順に実行します。Argo Workflows は Kubernetes に組み込まれ、各ステップを pod としてスケジュールします。Dagu は既存のコマンドを呼ぶ 1 バイナリで、運用するクラスタはありません。
詳しく見るDaguvsKestraDagu vs Kestra: 同じ YAML の発想、まったく違うフットプリント。
Dagu も Kestra も YAML で宣言的にワークフローを書くため、本当の選択肢はランタイムと依存関係です。Dagu はすでに持っているコマンドを呼ぶ自己完結型の単一バイナリです。Kestra は JVM 上で動き、背後に database を持ち、その上に大きなプラグインカタログがあります。
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