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Dagu

Dagu

Dagu ist ein eigenständiger Workflow-Scheduler. Per YAML definierte Cron-Jobs mit DAG-Abhängigkeiten, automatischen Wiederholungen und einer Web-Oberfläche zur Überwachung. Eine einzige Go-Binärdatei, keine Datenbank nötig, läuft auf einem 256 MB VPS. Die minimalistische Airflow-Alternative für persönliche Automatisierung und kleinere Datenpipelines.

Version

Neueste

Betriebssystem

Ubuntu Server 24.04 LTS

Mindestens RAM

1 GB

IP-Typen

IPV4,IPV6

Dagu Web UI aufrufen

  1. Browser öffnen und aufrufen: http://<SERVER_IP>:8080/login (HTTP)
  2. Anmelden mit den Zugangsdaten aus: /root/.dagu-credentials

Häfen

  • Web-Oberfläche: 8080
  • gRPC-Koordinator 50055 (intern)

Wichtige Pfade

Systemkonfiguration:

/usr/local/bin/dagu                # Binary
/etc/dagu/                         # Env directory
/etc/systemd/system/dagu.service   # Systemd service

Dienstmodus (Systemebene):

/var/lib/dagu/
├── dags/        # Workflows
├── logs/        # Execution logs
├── data/        # History
├── suspend/     # Pause flags
└── base.yaml    # Shared config

CLI-Modus (Benutzerebene):

~/.config/dagu/
├── dags/         # Workflows
├── config.yaml   # Configuration
└── base.yaml     # Shared config

~/.local/share/dagu/
├── logs/         # Execution logs
├── data/         # History
└── suspend/      # Pause flags

Dienstverwaltung

# Check service status
systemctl status dagu

# Start the service
systemctl start dagu

# Stop the service
systemctl stop dagu

# Restart the service
systemctl restart dagu

Grundlegende CLI-Nutzung

# Show help / available commands
dagu --help

# Show installed version
dagu version

# Install Dagu skills (auto-detect supported tools)
dagu ai install

# Install non-interactively (auto-confirm all prompts)
dagu ai install --yes

# Install to a specific skills directory
dagu ai install --skills-dir ~/.agents/skills

# Start a DAG workflow from a file or named workflow
dagu start my-workflow.yaml

# Pass parameters to a DAG (after --)
dagu start my-workflow.yaml -- param1=value1 param2=value2

# Execute a command directly as a DAG step
dagu exec -- python script.py

# Example with arguments
dagu exec -- python script.py --input data.csv

Ersten Workflow erstellen (CLI-Modus)

DAGs-Verzeichnis erstellen:

mkdir -p ~/.config/dagu/dags

Erstelle eine Datei mit dem Namen hello.yaml (/root/.config/dagu/dags/hello.yaml):

steps:
  - name: hello
    command: echo "Hello from Dagu"

Workflow ausführen:

dagu start hello

Ersten Workflow erstellen (Web-Modus)

Workflow-Datei erstellen:

vim /var/lib/dagu/dags/hello.yaml

Folgenden Inhalt hinzufügen:

steps:
  - name: hello
    command: echo "Hello from Dagu"

Der Workflow wird vom laufenden Dienst automatisch erkannt.

Du kannst ihn über die Web-Oberfläche auslösen.

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