Dagu vs Kestra
Dagu vs Kestra: a mesma ideia de YAML, uma pegada bem diferente.
Dagu e Kestra descrevem workflows de forma declarativa em YAML, então a escolha real é sobre runtime e dependências. O Dagu é um binário único e autossuficiente que chama comandos que você já tem. O Kestra roda na JVM, com uma database por trás e um grande catálogo de plugins por cima.
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]Binário único sem JVM para executar
Sem database externa ou broker para operar
Executors para shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows e agentes de IA
Roda em modo local, queue ou distribuído
At a glance
Dagu vs Kestra em resumo
Binário Go único, sem JVM.
Aplicação Java na JVM.
Arquivos locais, sem database externa ou broker.
Database no núcleo; Kafka e Elasticsearch para escala.
Chamada direta de comandos com executors integrados.
Grande catálogo com mais de 1400 plugins.
In depth
Where each tool fits
O que as duas ferramentas têm em comum
Tanto o Dagu quanto o Kestra são declarativos. Você escreve um workflow em YAML, versiona no git e executa na sua própria infraestrutura. A diferença aparece no que precisa rodar embaixo de cada um.
- Workflows YAML declarativos que você revisa em pull request
- Uma interface web para execuções, logs e histórico
- Auto-hospedado, então seus dados ficam no seu ambiente
Por que o Dagu é mais leve de operar
O Dagu vem como um binário escrito em Go e mantém o estado em arquivos locais. Não há JVM para ajustar nem um datastore separado para manter saudável. O Kestra roda em Java e precisa de uma database no núcleo, e configurações de alta disponibilidade adicionam componentes como Kafka e Elasticsearch.
- Um binário apoiado em arquivos, sem JVM e sem database externa
- Cada passo roda o comando, contêiner ou script que já usa
- Comece em um único host e migre depois para queue ou workers distribuídos
Quando escolher o Kestra
O Kestra encaixa bem quando você quer um catálogo amplo de plugins e uma edição centrada na UI em escala. O ecossistema de plugins e a empresa por trás dele são maiores que os do Dagu, e isso importa para algumas equipes.
- Você quer um grande catálogo de plugins prontos em vez de chamar comandos
- Você prefere construir e editar flows em um editor de UI apoiado por uma API
- Você está planejando uma plataforma de alta disponibilidade e aceita operar Kafka e Elasticsearch
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
O Dagu substitui o Kestra?
Para muitas equipes, sim. Se seus workflows rodam como comandos, contêineres, chamadas HTTP, tarefas SSH ou SQL, o Dagu cobre tudo com uma pegada bem menor. Se você depende do grande catálogo de plugins do Kestra ou do seu editor de UI em escala, o Kestra ainda é a melhor opção.
Os dois usam YAML, então o que muda de fato?
O YAML é parecido no espírito. A diferença está embaixo. O Dagu é um binário sem JVM e sem database externa, enquanto o Kestra roda em Java com uma database e adiciona Kafka e Elasticsearch para alta disponibilidade.
O Dagu tem tantas integrações quanto o Kestra?
Não. O Kestra tem um catálogo de plugins maior e um marketplace de plugins. O Dagu tem um conjunto menor de executors integrados e espera que você chame comandos, scripts e contêineres existentes em vez de instalar plugins.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.