Легко запускать
Dagu — это один бинарный файл без обязательной базы данных, брокера сообщений или отдельного управляющего контура. Начните на одной машине и добавляйте workers только когда они действительно нужны.
Самостоятельно разворачиваемый контур управления для уже работающей у вас операционной автоматизации.
Dagu объединяет скрипты, cron-задачи, контейнеры, HTTP-задачи, SQL-задачи и согласования в единую видимую workflow-систему, не заставляя переписывать существующее.
dagu server --port 8080
Установить команду dagu
Пошаговый установщик добавит Dagu в PATH, настроит фоновую службу и создаст первого администратора, чтобы вы могли сразу запускать workflow.
Неинвазивный
SDK не требуется. Ваша бизнес-логика остаётся нетронутой.
Лёгкий
Один бинарный файл, без обязательной базы данных или брокера
Command-native
Запускайте скрипты, контейнеры, SSH-задачи и HTTP-вызовы
Готов к изоляции
Работает полностью автономно. Без внешних сервисов.
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
Почему операционные команды выбирают Dagu
По умолчанию Dagu разворачивается у вас. Существующая автоматизация остаётся нетронутой. Dagu добавляет вокруг неё обзор и операторские механизмы.
Создан для разнородной операционной автоматизации
Запускайте расписания, зависимости, повторы, очереди, параметры, секреты, уведомления, SSH-шаги, контейнерные шаги, SQL-задачи и распределённое выполнение в читаемом YAML.
Миграция без переписывания
Ваши скрипты, сервисы, SQL, контейнеры и операционные команды остаются как есть. Dagu оркестрирует вокруг них, а не заставляет внедрять фреймворк или SDK в кодовую базу.
Операторская видимость по умолчанию
Каждый запуск получает статус, логи, историю, тайминги и визуальное представление workflow, чтобы jobs больше не исчезали в crontab и серверных логах.
Модели развертывания
Запускайте Dagu локально, self-hosted, через managed server или совмещайте cloud operations с private execution.
Начните с одной машины. Масштабируйтесь в self-hosted, managed или hybrid.
Локально
Один сервер
Запускайте `dagu start-all` на одной машине с локальным файловым state. Без database, broker или platform stack.
Самостоятельный хостинг
Ваша инфраструктура
Держите Dagu server, workers, secrets, logs и execution внутри своей среды.
Dagu Cloud
Полностью управляемый сервер
Используйте dedicated Dagu server, которым управляет Dagu Cloud в изолированном gVisor instance на GKE.
Гибрид
Управляемый сервер, приватное выполнение
Dagu Cloud управляет server, а private workers запускают Docker, private-network или data-local steps.
Hybrid execution
Managed Dagu server
Private worker через mTLS
Docker, private APIs, secrets и data-local work
Hybrid оставляет Dagu server managed, пока execution, которой нужны ваши network, runtime или data, остается под вашим контролем.
Что проверить перед заменой разрозненной автоматизации
Перед тем как свести разрозненные задачи в единый контур управления, команды оценивают пропускную способность, очереди, восстановление, управляемость, API-доступ и выполнение на воркерах.
Тысячи/день
Пропускная способность на одном узле
На одной машине можно выполнять тысячи запусков workflow в день — в зависимости от оборудования, структуры workflow, длительности шагов и настроек очередей.
Очереди + воркеры
Масштабировать выполнение под контролем
Используйте очереди, лимиты параллелизма и распределённых воркеров, чтобы держать нагрузку под контролем и распределять задачи между машинами.
Catchup + retry
Восстанавливать работу по расписанию
Cron-расписания, catchup, надёжные автоматические повторы, таймауты, повторные запуски, скрипты обработчиков событий и email-уведомления помогают держать сбои под контролем.
Пользователи + API
Работать как команда
Используйте управление пользователями, RBAC, рабочие пространства, согласования, секреты, REST API, CLI и вебхуки для общих workflow в продакшене.
Сценарии использования
Практический обзор операционной работы, которая начинается со скриптов, cron-задач и разовых задач, а затем требует workflow-системы, которую люди могут запускать и отслеживать.
Операционные сценарии
Dagu подходит командам, у которых операционная работа уже разбросана по командам, скриптам, контейнерам, SQL-задачам, HTTP-задачам и удалённым серверам, и которым затем нужен более понятный способ планировать, повторять, наблюдать и управлять этой работой.
Сохраните существующие команды. Добавьте вокруг них видимость, повторы, согласования и историю запусков.
01
Пример / Скрытые cron-задачи
Управление Cron и устаревшими скриптами
Перенесите существующие shell-скрипты, Python-скрипты, HTTP-вызовы и расписания в Dagu без переписывания.
Скрытые cron-наборы превращаются в видимые workflow с повторами, логами, зависимостями, историей и операторскими элементами управления.
Workflow остаётся достаточно конкретным для инженеров и достаточно наглядным для операторов.
02
Ежедневные задачи, которые легко поддерживать
ETL и операции с данными
Запускайте PostgreSQL или SQLite запросы, S3 transfers, jq transformations, проверки и переиспользуемые sub-workflows.
Ежедневные data workflow остаются декларативными, наблюдаемыми и легко перезапускаются при сбое одного шага.
03
Распределенная медиа-обработка
Конвертация медиа
Запускайте ffmpeg, извлечение превью, нормализацию аудио, обработку изображений и другие тяжелые задачи на workers.
Конвертация может выполняться на распределенных workers, а статус, история, логи и артефакты остаются в одном слое хранения для мониторинга, отладки и повторов.
04
Запланированные удаленные задачи
Автоматизация инфраструктуры и серверов
Координируйте SSH-бэкапы, очистки, deploy-скрипты, окна патчей, precondition-проверки и lifecycle hooks.
Удаленные операции получают расписания, повторы, уведомления и логи по шагам без SSH для каждого восстановления.
05
Container-native пайплайны
Контейнерные и Kubernetes Workflow
Собирайте workflow, где каждый шаг может запускать Docker image, Kubernetes Job, shell-команду или проверку.
Задачи на основе образов можно направлять на нужные workers без собственной control plane вокруг контейнеров.
06
Операции для неинженеров
Автоматизация поддержки клиентов
Запускайте диагностику, исправление аккаунтов, проверки данных и действия с подтверждением из простой Web UI.
Неинженеры могут выполнять проверенные workflow, а инженеры сохраняют трассируемость команд, логов и результатов.
07
Малые устройства, видимые запуски
IoT и Edge Workflow
Запускайте опрос сенсоров, локальную очистку, офлайн-синхронизацию, health checks и обслуживание на малых устройствах.
Один бинарник и файловое состояние хорошо подходят для edge-устройств, сохраняя видимость через Web UI.
08
Опциональные операции с ИИ-поддержкой
Workflow с ИИ-агентами
Запускайте ИИ-агентов для кодинга, CLI агентов, YAML-workflow, написанные агентами, анализ логов, шаги восстановления и автоматизацию с проверкой человеком, когда помощь модели действительно полезна.
ИИ остаётся вторичной возможностью внутри workflow, а не превращается в систему, которая запускает всё подряд.
Общая идея
Простой YAMLЛюбая командаDocker и Kubernetes JobsSSHРасписанияПовторыЛогиУведомления
Типовые шаблоны workflow
Соберите скрипты, запланированные jobs, серверные задачи и контролируемую автоматизацию в одном workflow-движке.
Health Check
SSH Backup
Notify
Скриптовые workflow
Превращайте существующие shell-скрипты, Docker-команды, SSH-задачи и HTTP-вызовы в надёжные workflow.
- 1Сохраняйте существующие скрипты и команды без изменений
- 2Запускайте контейнеры, SSH-задачи и HTTP-шаги в одном DAG
- 3Используйте зависимости вместо хрупких цепочек команд
- 4Повторяйте неудачные шаги с понятными логами и историей
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 для Slack и Telegram
ИИ-оператор с постоянным контекстом для Slack и Telegram.
Отлаживайте сбои, подтверждайте действия и устраняйте инциденты, не выходя из диалога.
Сообщение...
Функции workflow-движка для реальных операций
Dagu фокусируется на production-слое вокруг уже существующей работы: расписаниях, зависимостях, повторах, логах, очередях и контролируемом выполнении.
Руководство быстрого старта
Установите Dagu через пошаговый мастер, а затем переходите к полному руководству по установке или quickstart-документации.
1
Установите команду dagu
Скриптовые установщики — рекомендуемый путь. Homebrew, npm и Docker тоже доступны, но они дают только установку бинарника или контейнера.
Mac/Linux Терминал
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash
✓ Пошаговый установщик готов
2
Что дальше
Пошаговый установщик может завершить первоначальную настройку за вас.
# Что может сделать установщик
Добавить Dagu в PATH
Настроить фоновую службу
Создать и проверить первого администратора
Сообщество проекта
Обсуждайте использование, сообщайте об issues и следите за разработкой.