无需复杂性的工作流编排
Dagu 是一个强大的工作流引擎，专为无法安装 Airflow 的环境而设计，如小型设备、本地服务器和遗留系统。它允许你以简单的 YAML 格式声明式地定义任何批处理作业作为单个 DAG（有向无环图）。
yaml
steps:
- name: step1
command: sleep 1 && echo "Hello, Dagu!"
- name: step2
command: sleep 1 && echo "This is a second step"通过声明式地定义作业内的流程，复杂的工作流变得可视化，使故障排除和恢复变得更容易。查看日志和重试可以通过 Web UI 执行，无需通过 SSH 手动登录服务器。
它配备了多种功能来满足企业环境的高度详细要求。它甚至可以在没有互联网访问的环境中运行，并且由于是静态编译的，包含所有依赖项，允许在任何环境中使用，包括本地、云端和物联网设备。它是一个满足企业要求的轻量级工作流引擎。
工作流作业被定义为命令。因此，在公司或组织内长期运行的遗留脚本可以无需修改即可使用。无需学习复杂的新语言，你可以立即开始使用它。
Dagu 专为 1-3 人的小团队轻松管理复杂工作流而设计。它旨在成为那些发现像 Airflow 这样的大规模、高成本基础设施过于复杂并正在寻找更简单解决方案的团队的理想选择。
演示
CLI 演示：使用命令行界面创建简单的 DAG 工作流并执行它。
Web UI 演示：使用 Web 界面创建和管理工作流，包括实时监控和控制。
何时使用 Dagu
完美适用于：
- 数据流水线和 ETL
- DevOps 自动化
- 定时作业和批处理
- 用可管理的东西替换 cron
- 本地开发和测试
不理想用于：
- 亚秒级调度要求
- 实时流处理
快速对比
| 功能 | Cron | Airflow | Dagu |
|---|---|---|---|
| 依赖项 | ❌ 手动 | ✅ 仅 Python | ✅ 任何语言 |
| 监控 | ❌ 日志文件 | ✅ Web UI | ✅ Web UI |
| 设置时间 | ✅ 分钟 | ❌ 小时/天 | ✅ 分钟 |
| 基础设施 | ✅ 无 | ❌ 数据库、队列 | ✅ 无 |
| 错误处理 | ❌ 手动 | ✅ 内置 | ✅ 内置 |
| 调度 | ✅ 基础 | ✅ 高级 | ✅ 高级 |