Dagu vs Prefect
Quando você quer orquestração sem escrever Python, olhe o Dagu.
O Prefect é um framework Python para equipes de dados que escrevem flows em código. O Dagu é um binário único que executa YAML declarativo chamando os comandos que você já tem, sem banco de dados para operar. Esta página mostra com honestidade onde cada um encaixa.
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]Workflows são YAML declarativo, não código Python
Um binário único com estado em arquivos
Sem banco de dados externo nem message broker
Executors para shell, Docker, HTTP, SSH, SQL, sub-workflows e passos de agente de IA
YAML declarativo em vez de framework Python
O Prefect modela o trabalho como funções Python envolvidas pelos decorator @flow e @task, então o workflow vive dentro do seu código. O Dagu mantém cada passo como um comando e envolve agendamento, retries e dependências em torno dele no YAML.
- Defina passos que rodam shell, Docker, HTTP, SSH, SQL ou sub-workflows
- Mantenha o workflow legível para operadores que não escrevem Python
- Versione o YAML no git, ao lado dos scripts que ele chama
Um binário único com estado em arquivos
Uma instalação de produção do Prefect roda um Prefect server apoiado em um banco como Postgres, além dos workers que executam os flows. O Dagu é entregue como um binário único e guarda histórico de execução, logs e estado de fila no sistema de arquivos local.
- Comece com um download e sem banco para provisionar
- Faça backup e upgrade lidando com arquivos e um binário
- Cresça de execuções locais para workers em fila ou distribuídos quando precisar
Quando escolher o Prefect
O Prefect é melhor quando seus workflows pertencem ao Python e sua equipe está à vontade para operar seus serviços. Algumas necessidades encaixam mais naturalmente no Prefect do que no Dagu.
- Você quer DAGs dinâmicos cuja forma é calculada em Python em tempo de execução
- Seus pipelines passam objetos Python entre tarefas em vez de chamar comandos
- Você quer uma opção gerenciada, que o Prefect oferece via Prefect Cloud
Dagu vs Prefect em resumo
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
O Dagu substitui o Prefect?
Não para toda equipe. Se seus workflows são Python e dependem de flows dinâmicos ou de passar objetos Python entre tarefas, o Prefect encaixa melhor. O Dagu encaixa melhor quando o trabalho roda como comandos, containers ou chamadas de serviço e você quer YAML sem banco de dados.
Posso usar o Dagu sem escrever Python?
Sim. Os workflows do Dagu são YAML que chama comandos. Um passo pode rodar um script Python que você já tem, mas a camada de orquestração em si não precisa de Python nem de imports de framework.
Que infraestrutura o Dagu pede em relação ao Prefect?
O Dagu pede um binário e um sistema de arquivos, já que o estado fica em arquivos. Uma instalação típica do Prefect roda um server com banco e um ou mais workers. O Dagu não tem nuvem gerenciada, então você o auto-hospeda.
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.