Alternativa ao Airflow
Quando o Airflow é demais, mantenha a orquestração perto do sistema operacional.
O Dagu é feito para equipes que querem agendamento, retries, dependências, logs e UI sem adotar um framework Python DAG nem operar uma stack pesada de metadados.
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]Sem framework DAG em Python
Sem banco de metadados para começar
Execução direta de scripts e containers existentes
Escala para workers apenas quando necessário
At a glance
Airflow vs. Dagu para equipes script-first
YAML declarativo que chama comandos.
Definições DAG em Python e abstrações de operator.
Um binário único e arquivos locais para começar.
Scheduler, webserver, banco de metadados e escolha de executor.
Ops automation, scripts, containers, agent CLI e pipelines leves.
Workflows grandes de data platform que dependem do ecossistema Airflow.
In depth
Where each tool fits
Use comandos como fronteira do workflow
O Airflow é poderoso, mas muitas equipes só precisam orquestrar código já existente. O Dagu deixa a lógica de negócio nos seus scripts.
- Execute Python, Bash, Java, Go, PHP, containers, HTTP e SSH
- Evite converter tudo em operators específicos
- Mantenha YAML legível para operadores e engenheiros
Evite infraestrutura antes da hora
O Dagu começa com um único binário e arquivos locais. Filas e workers vêm depois, sem mudar o modelo básico.
- Experimente localmente antes de planejar rollout de plataforma
- Simplifique upgrades e backups
- Use modo distribuído só quando uma máquina não bastar
Melhor para trabalho de engenharia misto
Jobs de ops, ETL, tarefas de agentes de IA, relatórios e automação interna raramente vivem em uma única linguagem ou framework.
- Cada etapa usa o runtime que já usa hoje
- Agendamento e retries ficam fora do código da aplicação
- A orquestração permanece portátil entre equipes e stacks
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
O Dagu substitui totalmente qualquer instalação de Airflow?
Não. O Airflow tem um ecossistema grande para equipes de data platform. O Dagu é melhor quando o trabalho já existe como scripts, containers ou chamadas de serviço.
O Dagu executa pipelines de dados?
Sim, desde que o pipeline possa ser expresso como comandos, containers, chamadas HTTP, comandos SSH ou sub-workflows.
Há suporte a execução distribuída?
Sim. O Dagu suporta modos local, em fila e coordinator-worker.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.