Альтернатива Airflow
Если Airflow слишком тяжел, держите orchestration ближе к ОС.
Dagu подходит командам, которым нужны расписания, ретраи, зависимости, логи и UI без Python DAG framework и тяжелого metadata stack.
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]Без Python DAG framework
Без metadata database на старте
Прямой запуск существующих скриптов и контейнеров
Scale до workers только когда это действительно нужно
At a glance
Airflow vs. Dagu для script-first команд
Декларативный YAML, вызывающий команды.
Python DAG definitions и operator abstractions.
Один бинарник и локальные файлы на старте.
Scheduler, webserver, metadata DB и выбор executor.
Ops automation, scripts, containers, agent CLI и легкие pipeline.
Крупные data-platform workflow, где важна экосистема Airflow.
In depth
Where each tool fits
Используйте команды как границу workflow
Airflow мощный, но многим командам нужно лишь оркестрировать существующий код. Dagu оставляет бизнес-логику в ваших скриптах.
- Запускайте Python, Bash, Java, Go, PHP, контейнеры, HTTP и SSH
- Избегайте переписывания задач под специальные operators
- Сохраняйте YAML понятным для инженеров и операторов
Не добавляйте инфраструктуру раньше времени
Dagu стартует как один бинарник с файлами, а очереди и workers можно добавить позже без смены модели workflow.
- Сначала попробуйте локально
- Упростите обновления и резервное копирование
- Переходите к distributed mode только когда одной машины мало
Лучше подходит для смешанной инженерной работы
Ops jobs, ETL, AI-agent tasks, reporting и внутренняя автоматизация редко живут в одном языке или framework.
- Каждый шаг использует свой существующий runtime
- Расписания и ретраи управляются вне приложения
- Orchestration остается переносимой между командами и стеками
FAQ
Practical questions before adopting Dagu
Dagu полностью заменяет любой deployment Airflow?
Нет. У Airflow большая экосистема для data-platform команд. Dagu лучше подходит там, где работа уже существует как скрипты, контейнеры или service calls.
Может ли Dagu запускать data pipelines?
Да, если pipeline можно представить как команды, контейнеры, HTTP-вызовы, SSH-команды или sub-workflow.
Поддерживается ли распределенное выполнение?
Да. Dagu поддерживает локальный, queue-based и coordinator-worker режимы выполнения.
Next step
Start with one workflow.
Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.