Leve para operar
O Dagu é um único binário sem banco de dados, message broker ou stack de plano de controle obrigatórios. Comece em uma máquina e adicione workers só quando precisar.
O plano de controle auto-hospedado para a automação operacional que você já executa.
O Dagu transforma scripts, cron jobs, contêineres, tarefas HTTP, jobs SQL e aprovações em um único sistema de workflows visível, sem forçar reescrita.
dagu server --port 8080
Instalar o comando dagu
O instalador guiado adiciona o Dagu ao PATH, configura um serviço em segundo plano e cria o primeiro administrador para você começar a executar workflows.
Não invasivo
Sem SDK necessário. Sua lógica de negócio permanece intacta.
Leve
Um único binário, sem banco de dados ou broker obrigatórios
Nativo de comandos
Execute scripts, contêineres, tarefas SSH e chamadas HTTP
Pronto para Air-Gap
Funciona totalmente offline. Sem serviços externos necessários.
workflow.yaml
# Existing scripts, now production workflows
name: "daily-ops"
schedule: "0 2 * * *"
steps:
- name: "backup-db"
command: "./scripts/backup-postgres.sh"
output: BACKUP_PATH
- name: "upload-backup"
command: "aws s3 cp $${BACKUP_PATH} s3://backups/"
depends: backup-db
- name: "notify"
type: http
depends: upload-backup
Por que equipes de operações escolhem o Dagu
Auto-hospedado por padrão. A automação existente continua intacta. O Dagu acrescenta supervisão e controles operacionais ao redor dela.
Feito para automação operacional mista
Execute agendamentos, dependências, tentativas, filas, parâmetros, segredos, notificações, etapas SSH, etapas de contêiner, jobs SQL e execução distribuída em YAML legível.
Migração sem reescrita
Seus scripts, serviços, SQL, contêineres e comandos operacionais ficam como estão. O Dagu orquestra ao redor deles em vez de impor um framework ou SDK ao seu código.
Visibilidade operacional por padrão
Toda execução recebe status, logs, histórico, tempos e uma visão visual do workflow, para que jobs não desapareçam em crontabs e logs de servidor.
Modelos de deployment
Execute Dagu localmente, self-hosted, com managed server, ou combine operacao cloud com private execution.
Comece em uma maquina. Escale para self-hosted, managed ou hybrid.
Local
Servidor unico
Execute `dagu start-all` em uma maquina com estado local baseado em arquivos. Sem database, broker ou platform stack.
Auto-hospedado
Sua infraestrutura
Mantenha Dagu server, workers, secrets, logs e execution dentro do seu proprio ambiente.
Dagu Cloud
Servidor totalmente gerenciado
Use um Dagu server dedicado operado pelo Dagu Cloud em uma instancia gVisor isolada no GKE.
Hibrido
Servidor gerenciado, execucao privada
Deixe o Dagu Cloud operar o server enquanto private workers executam Docker, private-network ou data-local steps.
Hybrid execution
Managed Dagu server
Private worker via mTLS
Docker, private APIs, secrets e data-local work
Hybrid mantem o Dagu server gerenciado enquanto a execution que precisa da sua network, runtime ou data fica sob seu controle.
O que verificar antes de substituir automação fragmentada
As equipes analisam throughput, filas, recuperação, governança, acesso por API e execução em workers antes de mover jobs espalhados para um único plano de controle.
Milhares/dia
Throughput em um único nó
Execute milhares de workflows por dia em uma máquina, dependendo do hardware, do formato do workflow, da duração das etapas e das configurações de filas.
Filas + workers
Escalar execução com controle
Use filas, limites de concorrência e workers distribuídos para controlar carga e espalhar jobs entre máquinas.
Catchup + retry
Recuperar trabalho agendado
Schedules cron, catchup, retentativas automáticas duráveis, timeouts, reruns, scripts de event handler e notificações por email mantêm falhas gerenciáveis.
Usuários + API
Operar em equipe
Use gestão de usuários, RBAC, workspaces, aprovações, segredos, REST API, CLI e webhooks para workflows de produção compartilhados.
Casos de uso
Um índice prático do trabalho operacional que começa como scripts, cron jobs e tarefas ad hoc, e depois precisa de um sistema de workflows que as pessoas consigam executar e acompanhar.
Casos operacionais
O Dagu se encaixa em equipes cujo trabalho operacional já está espalhado entre comandos, scripts, contêineres, jobs SQL, tarefas HTTP e servidores remotos, e que depois precisam de uma forma mais clara de agendar, repetir, observar e gerenciar.
Mantenha os comandos existentes. Adicione visibilidade, tentativas, aprovações e histórico de execução ao redor deles.
01
Exemplo / Trabalho cron escondido
Gerenciamento de Cron e Scripts Legados
Leve scripts shell, scripts Python, chamadas HTTP e jobs agendados existentes para o Dagu sem reescrevê-los.
Ambientes cron escondidos viram workflows visíveis, com tentativas, logs, dependências, histórico e controles do operador.
O workflow continua concreto o bastante para engenheiros e visível o bastante para operadores.
02
Jobs diários fáceis de manter
ETL e Operações de Dados
Execute consultas PostgreSQL ou SQLite, transferências S3, transformações jq, validações e sub-workflows reutilizáveis.
Workflows diários de dados permanecem declarativos, observáveis e fáceis de tentar novamente quando uma etapa falha.
03
Trabalho de mídia distribuído
Conversão de Mídia
Execute ffmpeg, extração de thumbnails, normalização de áudio, processamento de imagens e outros jobs pesados em workers.
A conversão pode rodar em workers distribuídos enquanto status, histórico, logs e artefatos ficam em uma camada de persistência para monitoramento, debug e novas tentativas.
04
Jobs remotos agendados
Automação de Infraestrutura e Servidores
Coordene backups via SSH, limpezas, scripts de deploy, janelas de patch, pré-condições e hooks de ciclo de vida.
Operações remotas ganham agenda, tentativas, notificações e logs por etapa sem exigir SSH dos operadores a cada recuperação.
05
Pipelines nativos de contêiner
Workflows de Contêineres e Kubernetes
Componha workflows em que cada etapa pode executar uma imagem Docker, um Job Kubernetes, um comando shell ou uma validação.
Tarefas baseadas em imagem podem ser roteadas para os workers certos sem criar um plano de controle próprio ao redor de contêineres.
06
Operações para não engenheiros
Automação de Suporte ao Cliente
Execute diagnósticos, reparos de conta, checagens de dados e ações com aprovação por uma Web UI simples.
Pessoas não engenheiras podem operar workflows revisados enquanto engenharia mantém comandos, logs e resultados rastreáveis.
07
Dispositivos pequenos, execuções visíveis
Workflows IoT e Edge
Execute leitura de sensores, limpeza local, sincronização offline, health checks e manutenção em dispositivos pequenos.
O binário único e o estado baseado em arquivos funcionam bem no edge, mantendo visibilidade pela Web UI.
08
Operações com assistência de IA opcional
Workflows com Agentes de IA
Execute agentes de codificação com IA, CLIs de agentes, workflows YAML escritos por agentes, análise de logs, etapas de reparo e automação revisada por humanos quando a ajuda do modelo for útil.
A IA continua sendo uma capacidade secundária dentro do workflow, em vez de se tornar o que executa tudo.
Ponto em comum
YAML simplesQualquer comandoDocker e Kubernetes JobsSSHAgendamentosRetriesLogsNotificações
Padrões comuns de workflow
Leve scripts, jobs agendados, tarefas de servidor e automação controlada para um único mecanismo de workflow.
Health Check
SSH Backup
Notify
Workflows de scripts
Transforme scripts shell, comandos Docker, tarefas SSH e chamadas HTTP existentes em workflows confiáveis.
- 1Mantenha scripts e comandos existentes intactos
- 2Execute contêineres, tarefas SSH e etapas HTTP em um único DAG
- 3Use dependências em vez de cadeias frágeis de comandos
- 4Tente novamente etapas com falha com logs e histórico claros
workflow.yaml
steps:
- name: health-check
command: curl -sf http://app:8080/health
- name: backup
type: ssh
config:
host: db-server
user: admin
command: pg_dump mydb > /backups/daily.sql
- name: notify
type: http
config:
url: "https://hooks.slack.com/..."
method: POST
body: '{"text": "Backup complete"}'
Workflow Operator para Slack & Telegram
Operador de IA persistente para Slack e Telegram.
Depure falhas, aprove ações e recupere incidentes sem sair da conversa.
Mensagem...
Recursos de mecanismo de workflow para operações reais
O Dagu foca na camada de produção ao redor do trabalho que você já tem: agendamentos, dependências, tentativas, logs, filas e execução controlada.
Guia de início rápido
Instale o Dagu com o assistente guiado e depois siga para o guia completo de instalação ou para o quickstart.
1
Instalar o comando dagu
Os instaladores por script são o caminho recomendado. Homebrew, npm e Docker continuam disponíveis, mas fazem apenas a instalação do binário ou do contêiner.
Mac/Linux Terminal
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash
✓ Instalador guiado pronto
2
Próximos passos
O instalador guiado pode concluir a configuração inicial para você.
# O que o instalador pode fazer
Adicionar Dagu ao PATH
Configurar um serviço em segundo plano
Criar e verificar o primeiro administrador
Comunidade do projeto
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