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Performance-Zahlen nur mit identischer Hardware/Workload.
Halkali Merkez Viertel Fatih Str. Ozgur Apt. No. 46, Kucukcekmece, Istanbul, 34303, TR
Hier gibt es keine erfundenen „37 % schneller“-Aussagen. Ohne feste Hardware und Workload sind solche Benchmarks bedeutungslos. Verglichen werden Betriebsmodell, Deployment, Datenbank/Backup, Netzwerk und Troubleshooting.
Die Scorecard ist kein synthetischer Benchmark und erklärt keinen universellen Sieger. Sie gewichtet Ihre Prioritäten. Reale CPU/RAM-/Build-Performance muss auf identischer VPS-Hardware und gleichem Repo gemessen werden.
Wenn Git-zentriertes Deployment, breite Service-Workflows und Plattform-Ergonomie dominieren, kann Coolify passen; wenn Dokploys Docker/Swarm-Modell und DB/Backup/Netzwerk-Workflows besser passen, Dokploy prüfen. Final mit eigenem Staging-Workload entscheiden.
Wenn Git-zentriertes Deployment, breite Service-Workflows und Plattform-Ergonomie dominieren, kann Coolify passen; wenn Dokploys Docker/Swarm-Modell und DB/Backup/Netzwerk-Workflows besser passen, Dokploy prüfen. Final mit eigenem Staging-Workload entscheiden.
Coolify und Dokploy nach Betriebsmodell statt Feature-Liste vergleichen: Deployment, Datenbanken, Backups, Netzwerk, Debugging, Ressourcen und interaktive Entscheidungshilfe.
Performance-Zahlen nur mit identischer Hardware/Workload.
Beide unterstützen Git-/Container-Workflows mit unterschiedlichem Betriebsmodell.
Lifecycle persistenter Daten ist wichtiger als UI-Präferenz.
Wie schnell Ihr Team Fehler diagnostiziert, ist ein zentrales Kriterium.
Solo-Entwickler, Agentur, DevOps-Team und Multi-Client-Hosting haben unterschiedliche Prioritäten. Zuerst Operator-Profil definieren.
| Profil | Priorität |
|---|---|
| Solo-Entwickler | Wenig Wartung, schnelles Deploy |
| Agentur | Viele Projekte/Domains, Backup |
| DevOps-Team | Netzwerk, Observability, Runbooks |
| SaaS | Rollback, Secrets, DB-Zuverlässigkeit |
Vor Feature-Listen Docker-/Orchestrierungs-Primitiven, Remote-Server-Modell und Fehlerdomänen verstehen.
Für realen Vergleich identische VPS-Snapshots klonen und dasselbe Repo, DB-Fixture sowie Healthchecks nutzen.
| Metrik | Messmethode |
|---|---|
| First Deploy | Repo connect → healthy URL |
| Incremental Deploy | Commit → healthy new release |
| Rollback | Failure → previous healthy release |
| Disk-Wachstum | docker system df nach 20 Deploys |
„One-click Database“ ist bequem; entscheidend sind PITR, Remote Backup, Credential Rotation und Restore-Test.
Public App-Domain und privates Management-Netz sind unterschiedliche Probleme. Edge- und Management-Netz getrennt erfassen.
Wenn Panelmeldung nicht reicht: bewerten, wie klar Host, Docker, Service/Task, Reverse Proxy und App-Logs erreichbar sind.
| Fehler | Messung |
|---|---|
| Build fail | Zeit bis Ursache |
| 502 | Proxy→Container-Kette |
| DB down | Health + Dependency-Sicht |
| Disk full | Alarm → Cleanup → Recovery |
Nicht nach Installationstag urteilen: zwei Wochen Deployments, Backups, Updates und einen kontrollierten Failure Drill durchführen. Geringste operative Reibung ist oft die bessere Wahl.
Schieberegler nach Prioritäten einstellen. Das Ergebnis ist eine Entscheidungshilfe, kein Benchmark.
Mit zwei identischen CPU/RAM/NVMe-VPS echtes Repo und Workload 14 Tage testen und datenbasiert entscheiden.
Primärdokumentation und technische Referenzen dieses Leitfadens.
Mit passenden Infrastruktur- und Implementierungsleitfäden fortfahren.
Coolify vs Dokploy
Ohne identische Hardware, Repo und Build-/Runtime-Methode gibt es keine universelle Antwort. Deshalb keine erfundenen Benchmark-Zahlen.
Hängt von Version, internen Services und Workload ab. Idle- und Deploy-Verbrauch auf identischen VPS-Snapshots messen.
Für fairen Test separate identische VPS-Snapshots nutzen, um Port-/Netz-/Volume-Konflikte zu vermeiden.
Nein. Es ist eine nach Präferenzen gewichtete Entscheidungshilfe; Performance-Test ist separat.