Dagu vs Kestra

Dagu vs Kestra：同样的 YAML 思路，截然不同的占用。

Dagu 和 Kestra 都用 YAML 声明式地编写工作流，所以真正的选择在于运行时和依赖。Dagu 是一个自包含的单一二进制文件，调用你已有的命令。Kestra 在 JVM 上运行，背后有一个 database，并在其上提供庞大的插件目录。

安装 Dagu浏览示例
调用你已有命令的工作流
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]

无需运行 JVM 的单一二进制文件

无需运维外部 database 或 broker

面向 shell、Docker、HTTP、SSH、SQL、子工作流和 AI 智能体的 executor

支持 local、queue 和分布式模式

At a glance

Dagu vs Kestra 速览

运行时
Dagu

单一 Go 二进制文件，无 JVM。

Kestra

运行在 JVM 上的 Java 应用。

依赖
Dagu

仅本地文件，无外部 database 或 broker。

Kestra

核心需要 database；扩展需要 Kafka 和 Elasticsearch。

扩展步骤
Dagu

用内置 executor 直接调用命令。

Kestra

拥有 1400 多个插件的大型目录。

In depth

Where each tool fits

01

两款工具的共同点

Dagu 和 Kestra 都是声明式的。你用 YAML 编写工作流，在 git 中做版本管理，并在自己的基础设施上运行。差异体现在各自底层需要运行什么。

  • 可在 pull request 中评审的声明式 YAML 工作流
  • 用于查看运行、日志和历史的 Web UI
  • 自托管，数据留在你自己的环境中
02

Dagu 运维更轻的原因

Dagu 以一个用 Go 编写的二进制文件发布，状态保存在本地文件中。没有需要调优的 JVM，也没有需要维护的独立数据存储。Kestra 基于 Java 运行，核心需要一个 database，高可用部署还会加入 Kafka 和 Elasticsearch 等组件。

  • 由文件支撑的单一二进制文件，无需 JVM 和外部 database
  • 每个步骤运行它已经使用的命令、容器或脚本
  • 先在单台主机上起步，之后再迁移到 queue 或分布式 worker
03

何时改选 Kestra

如果你想要大规模的、以 UI 为中心的编辑体验和广泛的插件目录，Kestra 是很合适的选择。它的插件生态和背后的公司都比 Dagu 更大，这对某些团队很重要。

  • 你想要大量现成插件的目录，而不是直接调用命令
  • 你更喜欢用由 API 支撑的 UI 编辑器来构建和修改流程
  • 你在规划高可用平台，并且可以接受运维 Kafka 和 Elasticsearch

FAQ

Practical questions before adopting Dagu

Dagu 能取代 Kestra 吗？

对许多团队来说可以。如果你的工作流以命令、容器、HTTP 调用、SSH 任务或 SQL 的形式运行，Dagu 能以小得多的占用覆盖它们。如果你依赖 Kestra 庞大的插件目录或其大规模 UI 编辑器，Kestra 仍然更合适。

两者都用 YAML，实际差别在哪里？

YAML 的思路相似，差别在底层。Dagu 是一个无 JVM、无外部 database 的二进制文件；Kestra 基于 Java 运行，依赖 database，并为高可用加入 Kafka 和 Elasticsearch。

Dagu 的集成和 Kestra 一样多吗？

不一样。Kestra 拥有更大的插件目录和插件市场。Dagu 的内置 executor 较少，它期望你调用已有的命令、脚本和容器，而不是安装插件。

Next step

Start with one workflow.

Install Dagu, move one fragile script or agent task into YAML, and decide from a real run history.

Install DaguSee all comparisons