वह वर्कफ़्लो इंजन जो SRE प्रोजेक्ट में नहीं बदलता।
Dagu ऑप्स ऑटोमेशन और AI-सहायित ऑपरेशंस के लिए एक लोकल-फ़र्स्ट वर्कफ़्लो इंजन है। यह ओपन सोर्स और सेल्फ़-होस्ट करने योग्य है: सिंगल बाइनरी, बिना किसी बाहरी database या broker के। घोषणात्मक YAML प्रारूप में DAG परिभाषित करें। यह शेल कमांड, Docker कंटेनर, k8s जॉब, SSH के माध्यम से रिमोट कमांड और बहुत कुछ को सपोर्ट करता है। मौजूदा स्क्रिप्ट और टूल वैसे ही रहते हैं, जबकि Dagu उनमें शेड्यूलिंग, रिट्राई, अप्रूवल, लॉग और रन हिस्ट्री जोड़ता है।
उन डेवलपर्स के लिए बनाया गया है जो ऑपरेशनल ओवरहेड के बिना शक्तिशाली वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन चाहते हैं।
# runs every night at 02:00schedule: "0 2 * * *"steps:- name: fetch datacommand: python fetch.pyretryPolicy:limit: 3- name: build reportcommand: python report.py- name: notifycommand: ./notify.sh
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आपके वास्तविक काम के इर्द-गिर्द कंट्रोल प्लेन
Dagu टीमों को स्क्रिप्ट, टूल, runbook और Agent Harness वर्कफ़्लो के लिए वह अनुपलब्ध ऑपरेशनल लेयर देता है।
ऑब्ज़र्वेबिलिटी
Web UI में वर्कफ़्लो, शेड्यूल, लाइव स्टेटस, लॉग, रन इतिहास, आउटपुट, आर्टिफ़ैक्ट और अनुमोदन ट्रैक करें।
भाषा-निरपेक्ष निष्पादन
शेल कमांड, Python स्क्रिप्ट, कंटेनर, Kubernetes Jobs, SQL क्वेरी, HTTP अनुरोध, SSH कमांड और बहुत कुछ चलाएँ।
MCP सर्वर
MCP-सक्षम एजेंट्स को Dagu की स्थिति जाँचने, बदलावों का पूर्वावलोकन करने, वर्कफ़्लो संपादित करने और रन नियंत्रित करने दें।
Agent Harness वर्कफ़्लो
वर्कफ़्लो से बाहरी एजेंट CLI चलाएँ और लॉग, अनुमोदन, secrets तथा ऑडिट इतिहास Dagu में बनाए रखें।
सीक्रेट प्रबंधन
वर्कफ़्लो रन में secrets इंजेक्ट करें और उपयोगकर्ताओं, एजेंट्स तथा चैट टूल के लिए लॉग में संवेदनशील मानों को मास्क करें।
अनुमति नियंत्रण
वर्कफ़्लो एक्सेस नियंत्रित करने के लिए RBAC, SSO, API कुंजियाँ, workspace नियंत्रण और ऑडिट लॉग का उपयोग करें।
Production-grade Workflow Engine Features
Battle-tested workflow engine features आपको orchestration की चिंता किए बिना core value पर focus करने देती हैं।
Performance
Hardware, workflow के आकार, step duration और queue settings के आधार पर एक machine पर हर दिन हज़ारों workflow runs चलाए जा सकते हैं।
Distributed Executions
Load को काबू में रखने और jobs को अलग-अलग machines में बाँटने के लिए queues, concurrency limits और distributed workers का इस्तेमाल करें।
Notifications
Recurring schedules, catchup, durable executions, timeouts, reruns, notification, और incidents का responders तक routing।
Auth और RBAC
User management, RBAC, workspaces, approval steps, built-in secret management, API Keys, और webhooks।
Common Patterns
Private Script Workflows
Private scripts, internal CLIs, reusable actions, pinned tools और artifacts को ऐसे workflows बनाएं जिन्हें दूसरी teams safely request या run कर सकें.
- 1Existing scripts और commands intact रखें
- 2Broad production access की जगह narrow parameters expose करें
- 3Typed outputs वाले versioned Dagu Actions call करें
- 4Reports और logs को first-class artifacts की तरह store करें
tools:
- jqlang/jq@jq-1.7.1
steps:
- id: collect
action: acme/dagu-action-export@v1.4.2
with:
dataset: customers
- id: transform
run: jq '.items[] | {id, email}' ${steps.collect.outputs.path}
stdout:
artifact: reports/customers.json
depends: [collect]
- id: publish
action: outputs.write
with:
values:
report: reports/customers.json
rows: ${steps.collect.outputs.rows}
depends: [transform]
डेवलपर्स की पसंद
Dagu GitHub समुदाय की वास्तविक टिप्पणियाँ।
मैं हाल में Agent Dynamic Workflow का विकल्प ढूंढ रहा था। शुरुआत Temporal की दिशा में की। Temporal बहुत मजबूत है, लेकिन अगर सिर्फ agents, स्क्रिप्ट, डेटा प्रोसेसिंग और ऑप्स टास्क को डायनामिक तरीके से जोड़ना हो, तो पूरा सिस्टम कभी-कभी भारी लगता है। फिर Dagu मिला, और दिशा बिल्कुल सही लगी। एक ही binary से चल जाता है, वर्कफ़्लो YAML में लिखे जाते हैं, सब कुछ लोकल फाइलों में रहता है, Web UI साथ आता है, और अलग से DB या broker खड़ा करने की जरूरत नहीं। बिल्ट-इन एक्शन भी काफी हैं: shell, Docker, K8s Job, SSH — सब मौजूद हैं। सुखद आश्चर्य था harness.run, जिससे बाहरी coding agent CLI सीधे वर्कफ़्लो में जोड़े जा सकते हैं। मुझे सबसे अच्छी बात यह लगी: वर्कफ़्लो खुद एक फाइल है, और स्टेट, लॉग, रिट्राई, डिपेंडेंसी और UI — सब संभाल लिया जाता है। छोटी टीमों, प्राइवेट एनवायरनमेंट, निजी ऑटोमेशन और agent workflow के लिए Dagu का local-first रास्ता वाकई आरामदायक है।
This is literally my dream project. I have set up GitLab at some point just to run some commands and this project is perfect for all my use case. Thank you very much!
@vnghia
Developer
I've been exploring Dagu for a few weeks and really love the Zero-Ops philosophy. The declarative YAML approach is exactly what the workflow orchestration space needs.
@vincent067
Developer
I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.
@DarkWiiPlayer
Developer
अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर सेल्फ-होस्टेड
Dagu GPLv3 के तहत लाइसेंस प्राप्त है और हमेशा मुफ़्त रहेगा। Paid licenses teams के लिए SSO, RBAC, audit logging, incident routing और support जोड़ते हैं।
- पूर्ण वर्कफ़्लो ऑटोमेशन और मॉनिटरिंग
- DAG विज़ुअलाइज़ेशन के साथ Web UI
- Docker, SSH और HTTP एक्ज़ीक्यूटर
- Cron शेड्यूलिंग और रीट्राई
- Automation के लिए 2 API keys तक
3 self-host Dagu server licenses
15 self-host Dagu server licenses
उन टीमों के लिए जो complex environments में event-driven workflow infrastructure बनाती हैं
- डिस्ट्रीब्यूटेड सेटअप के लिए आर्किटेक्चर कंसल्टिंग
- कस्टम इम्प्लीमेंटेशन
- MCP OIDC/SSO सेटअप मार्गदर्शन
- प्रारंभिक माइग्रेशन सहायता
- समर्पित मीटिंग्स
कस्टम समाधान
विशिष्ट कंपनी आवश्यकताओं के लिए अनुरूप फ़ीचर बनाना।
टर्नकी समाधान
उपयोग के लिए तैयार सेटअप बनाना जो टीमों को भारी तकनीकी या सर्वर संसाधनों को खर्च किए बिना Dagu को आसानी से स्केल करने में मदद करते हैं।
14-day self-host license trial मिनटों में बनाएं — 14 दिन, Credit card की जरूरत नहीं. Free license trial शुरू करें
Quickstart
गाइडेड विज़ार्ड से Dagu इंस्टॉल करें, फिर पूरी installation guide या quickstart docs में आगे बढ़ें।
dagu कमांड इंस्टॉल करें
स्क्रिप्ट इंस्टॉलर सबसे आसान और सुझाया गया तरीका है। Homebrew, npm और Docker भी उपलब्ध हैं, लेकिन वे केवल बाइनरी या कंटेनर इंस्टॉल करते हैं।
AI tools कनेक्ट करें
Workflow authoring के लिए Dagu skill इंस्टॉल करें, या चल रहे Dagu server से MCP client कनेक्ट करें।
Claude Code, Codex, Gemini CLI और अन्य AI coding tools को Dagu YAML लिखने में मदद करता है।
MCP-capable clients को Dagu state पढ़ने, changes preview करने और DAG runs control करने देता है।
OIDC/SSO-backed MCP access enterprise deployments के लिए उपलब्ध है। setup पर चर्चा करने के लिए हमसे संपर्क करें।
अगला चरण
गाइडेड इंस्टॉलर आपके लिए पहली बार की सेटअप पूरी कर सकता है।
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