Artikel maschinell aus dem Englischen übersetzt
Sie suchen nach der besten Workflow-Orchestrierungsplattform für 2025? Dieser umfassende Vergleich von Kestra vs Temporal vs Prefect zeigt, welcher Orchestrator bei ETL-Pipelines, geschäftskritischen Systemen und ML-Workflows die Nase vorn hat – basierend auf echten Produktionserfahrungen. Wir zeigen Ihnen genau, wann Sie welche Plattform einsetzen sollten, mit Codebeispielen und tiefgehenden Architektur-Analysen.
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Kestra vs Temporal vs Prefect: Die Kernunterschiede
- Architektur unter der Haube: So funktionieren diese Orchestratoren
- Zeig mir den Code: Workflow-Definitionen in der Praxis
- Wie gehen diese Plattformen mit Daten um?
- Erweiterbarkeitsmodelle: Auf den Schultern von Giganten
- Performance & Skalierbarkeit: Workflow-Orchestrierungs-Benchmarks
- Welcher Workflow-Orchestrator ist der beste?
- Praxisszenarien: Wo jede Plattform glänzt
- Die Zukunft der Workflow-Orchestrierung in 2025
- Das Fazit
Auf einen Blick: Workflow-Orchestrator-Vergleich
Kestra: YAML-basiert, optimal für ETL und Daten-Pipelines
Temporal: Code-basiert, optimal für geschäftskritische Zuverlässigkeit
Prefect: Python-nativ, optimal für ML und Data Science Workflows
Zusammenfassung
2018 bedeutete die Wahl eines Workflow-Orchestrators eine Entscheidung zwischen Luigi und Airflow. Einfache Zeiten. Heute? Über 10 aktive Projekte buhlen um Ihre Aufmerksamkeit, jedes verspricht die Lösung all Ihrer Probleme zu sein.¹ Spoiler: Sind sie nicht. Während Apache Airflow, Dagster und Luigi weiterhin beliebt sind, haben wir uns auf diese drei modernen Airflow-Alternativen konzentriert, die unterschiedliche Architektur-Philosophien verfolgen.
Wir haben kürzlich eine KI-gestützte Wissensextraktions-Plattform mit Workflow-Orchestrierungs-Tools gebaut und mussten diese Entscheidung selbst treffen. Nach der Evaluierung von Orchestrierungsplattformen für unsere High-Performance RAG-Pipeline – die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Flexibilität erforderte – haben wir gelernt, dass die wahren Unterschiede zwischen modernen Orchestratoren nicht in ihren Feature-Listen liegen. Sie liegen in ihren grundlegenden Architektur-Philosophien. Und diese Philosophien werden Ihr Team entweder befähigen oder ausbremsen.
Dieser Workflow-Orchestrierungs-Vergleich analysiert drei führende Workflow-Automatisierungsplattformen – Kestra, Temporal und Prefect – basierend auf unseren praktischen Erfahrungen und Architektur-Analysen. Ich zeige Ihnen, wo jede glänzt, wo sie frustriert und vor allem, welche Sie für Ihre spezifischen Anforderungen wählen sollten.
Die drei Philosophien: Workflow-Orchestrierungstools im Vergleich
Ich sage es ganz direkt: Bei der Wahl eines Orchestrators geht es nicht um Features. Es geht um Philosophie. Und wenn Sie die falsche Philosophie für Ihr Team wählen, stehen Ihnen Monate voller Schmerzen bevor.
Kestra: Die deklarative Datenautobahn
Kestra bringt Infrastructure as Code zur Workflow-Automatisierung durch YAML-Workflows und ist damit eine starke Apache Airflow Alternative.² Stellen Sie sich Kafka Streams-Prinzipien vor, angewendet auf allgemeine Workflows. Ihr gesamter Workflow ist eine YAML-Datei – sauber, versionierbar, reviewbar.
Was diesen Ansatz wertvoll macht, ist seine Lesbarkeit. Die YAML-Struktur zwingt Sie dazu, Orchestrierungslogik von Geschäftslogik zu trennen, was besonders beim Debugging komplexer Workflows nützlich wird. Teams können einfacher zusammenarbeiten, wenn die Workflow-Definition deklarativ statt im Code versteckt ist.
Aber es gibt Kompromisse – es ist immer noch YAML. Wenn Sie mit großen YAML-Dateien gearbeitet haben, kennen Sie die Herausforderungen mit Einrückungen und Syntaxfehlern. Obwohl Kestras UI bei der Validierung hilft, sind Sie grundsätzlich durch das begrenzt, was Sie deklarativ ausdrücken können.
Temporal: Die unzerstörbare Funktion
Temporal ist… anders. Wirklich anders. Als modernes Workflow-Orchestrierungs-Tool haben wir es tatsächlich für unsere Wissensextraktions-Plattform gewählt, und ich kann Ihnen sagen: Die Lernkurve ist brutal. Es erfordert einen kompletten mentalen Paradigmenwechsel von Task-basierten Systemen wie Celery.
Das ist es, was Temporal wirklich macht: Es macht Ihren Code haltbar.³ Ihr Workflow ist buchstäblich nur Code – Python, Go, Java, was auch immer – aber er kann alles überstehen. Server-Abstürze, Netzwerk-Partitionierungen, wochenlange Verzögerungen. Der Workflow läuft einfach dort weiter, wo er aufgehört hat. Es ist brillant und wahnsinnig zugleich.
Die Philosophie? Code ist der Workflow, und die Plattform stellt sicher, dass er bis zum Ende durchläuft. Kein Scheduling. Keine Task-Verteilung. Nur dauerhafte Ausführung. Wenn man es einmal verstanden hat, ist es mächtig. Aber dahin zu kommen? Das ist eine andere Geschichte.
Prefect: Die pythonische Pipeline
Prefect fühlt sich an, als hätte ein Python-Entwickler auf Workflow-Orchestrierungsplattformen wie Airflow geschaut und gesagt: „Das ist zu kompliziert.“ Workflows sind Python-Code mit Decorators. Das war’s.
Die Plattform trennt Beobachtung von Ausführung – Ihr Code läuft wo immer Sie wollen, aber Prefect überwacht und koordiniert alles.⁴ Für Python-Teams ist es sofort vertraut. Sie können in Jupyter prototypisieren und denselben Code in Produktion deployen. Das hat etwas wunderbar Einfaches.
Aber Einfachheit hat ihren Preis. Wenn Sie komplexe Muster oder Garantien brauchen, fangen Sie an, gegen das Framework zu kämpfen. Und dann verstehen Sie, warum diese anderen Plattformen all diese Komplexität hinzugefügt haben.
Architektur unter der Haube: So funktionieren diese Orchestratoren
Okay, werden wir technisch. Denn wenn Sie nicht verstehen, wie diese Systeme wirklich funktionieren, treffen Sie die falsche Wahl und bereuen es jahrelang.
Kestras Message-getriebenes Fließband
Kestra verwendet eine Message Queue (normalerweise Kafka) als Rückgrat. Wenn ein Workflow auslöst, erstellt er ein Execution-Objekt, das sich durch das System bewegt wie ein Produkt auf einem Fließband. Der Executor liest Ihr YAML, findet heraus, was ausgeführt werden kann, und wirft Tasks in die Queue.
Worker – generische Java-Prozesse – greifen sich Tasks und führen sie aus. Sie kennen oder kümmern sich nicht um Ihre Geschäftslogik. Sie führen nur aus, was ihnen gesagt wird. Gibt eine Task eine Datei aus? Der Worker lädt sie zu S3 hoch und übergibt eine URI an die nächste Task. Der nächste Worker lädt sie automatisch herunter. Sie schreiben diesen Code nie.
Diese Entkopplung ist elegant. Worker können horizontal skalieren, ohne etwas über Ihre Workflows zu wissen. Mehr Worker hinzufügen, mehr Last bewältigen. Einfach. Kestra hat bei Leroy Merlin seit 2020 tausende von Flows und Millionen von Tasks monatlich verwaltet.⁵ Das ist produktionserprobte Skalierung.
Temporals zeitreisende Replay-Engine
Temporals Architektur wird Ihnen anfangs den Kopf verdrehen. Das passiert wirklich: Ihre Workflow-Funktion beginnt zu laufen. Wenn sie auf einen externen Aufruf trifft (wie einen API-Call), fängt das SDK ihn ab, sendet einen Befehl an den Cluster, und der Workflow pausiert.
Die Activity läuft auf einem anderen Worker. Das Ergebnis geht in die Event History. Dann – und hier wird es verrückt – startet der Workflow von vorne. Aber diesmal, wenn er auf denselben Activity-Aufruf trifft, liefert das SDK das Ergebnis sofort aus der History. Der Code läuft über diesen Punkt hinaus weiter.
Dieser Replay-Mechanismus ist der Grund, warum Temporal Workflows unzerstörbar sind.⁸ Die gesamte Ausführungshistorie wird bewahrt. Ein Worker stirbt? Ein anderer nimmt die History auf und spielt bis zu genau der Stelle weiter, wo es aufgehört hat. Es ist brillant. Es ist auch der Grund, warum Sie keine Anwendungsdaten durch Activities schieben können – Sie würden die Event History sprengen. Das haben wir auf die harte Tour gelernt.
Prefects ferngesteuerte Skripte
Prefects Architektur ist erfrischend unkompliziert. Ihr Workflow ist Python-Code. Wenn er läuft, startet ein Agent in Ihrer Infrastruktur einen Container, Ihr Code wird ausgeführt, und das Prefect SDK meldet den Status nach Hause.
Der DAG kann dynamisch erstellt werden, während der Code läuft. Müssen Sie 100 parallele Tasks basierend auf einer Datenbankabfrage spawnen? Schreiben Sie einfach eine for-Schleife. Versuchen Sie das mal in YAML.
Die Ausführungsumgebung ist kurzlebig – jeder Lauf bekommt eine saubere Umgebung. Keine Zustandskontamination, keine Aufräumprobleme. Aber auch kein eingebautes State-Management zwischen Läufen, es sei denn, Sie fügen es explizit hinzu.
Zeig mir den Code
Schauen wir uns an, wie das Erstellen eines Workflows tatsächlich aussieht. Gleiches Problem, drei Ansätze zur Workflow-Orchestrierung – Kestra vs Temporal vs Prefect in Aktion:
Kestra: YAML-Konfiguration
id: process-sales-data namespace: company.analytics inputs: - id: date type: DATE tasks: - id: extract type: io.kestra.plugin.fs.http.Download uri: "https://api.company.com/sales/{{inputs.date}}.csv" - id: transform type: io.kestra.plugin.scripts.python.Script script: | import pandas as pd df = pd.read_csv('{{outputs.extract.uri}}') df['revenue'] = df['quantity'] * df['price'] df.to_csv('{{outputDir}}/transformed.csv') - id: load type: io.kestra.plugin.jdbc.postgres.Query url: jdbc:postgresql://db:5432/analytics sql: | COPY sales_summary FROM '{{outputs.transform.uri}}' WITH (FORMAT csv, HEADER true);
Die Struktur ist klar und lesbar, mit automatischer Dateiverarbeitung zwischen Tasks. Allerdings kann die Implementierung komplexer bedingter Logik in YAML herausfordernd werden, wenn Workflows anspruchsvoller werden.
Temporal: Dauerhafter Code
from temporalio import workflow, activity import pandas as pd from datetime import timedelta @activity.defn async def extract_data(date: str) -> str: # Don't return the actual data! Return a reference response = requests.get(f"https://api.company.com/sales/{date}.csv") s3_key = f"temp/sales/{date}/{uuid.uuid4()}.csv" s3_client.put_object(Bucket='my-bucket', Key=s3_key, Body=response.content) return s3_key # Just the pointer, not the data @activity.defn async def transform_data(s3_key: str) -> str: # Download, process, upload, return new pointer obj = s3_client.get_object(Bucket='my-bucket', Key=s3_key) df = pd.read_csv(obj['Body']) df['revenue'] = df['quantity'] * df['price'] output_key = s3_key.replace('.csv', '_transformed.csv') csv_buffer = StringIO() df.to_csv(csv_buffer) s3_client.put_object(Bucket='my-bucket', Key=output_key, Body=csv_buffer.getvalue()) return output_key @workflow.defn class ProcessSalesWorkflow: @workflow.run async def run(self, date: str) -> str: # This looks simple until you realize you're managing all I/O manually s3_key = await workflow.execute_activity( extract_data, date, start_to_close_timeout=timedelta(minutes=10), retry_policy=workflow.RetryPolicy(maximum_attempts=3) ) transformed_key = await workflow.execute_activity( transform_data, s3_key, start_to_close_timeout=timedelta(minutes=10) ) # More activities for loading... return f"Processed data at {transformed_key}"
Sehen Sie all den S3-Code? Das ist das, was Temporal Ihnen nicht abnimmt. Jede Activity muss ihr eigenes I/O verwalten. Es ist flexibel, klar, aber es ist auch viel Boilerplate.
Prefect: Python-nativ
from prefect import flow, task import pandas as pd @task(retries=3) def extract_data(date: str) -> pd.DataFrame: response = requests.get(f"https://api.company.com/sales/{date}.csv") return pd.read_csv(io.StringIO(response.text)) @task def transform_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: df['revenue'] = df['quantity'] * df['price'] return df @flow(name="process-sales-data") def process_sales_flow(date: str): raw_data = extract_data(date) transformed_data = transform_data(raw_data) load_data(transformed_data)
Einfach und pythonisch. Bei der Arbeit mit großen DataFrames müssen Sie jedoch die Ergebnisspeicherung sorgfältig konfigurieren, um Serialisierung und Speicherverwaltung richtig zu handhaben.
Die Daten-Herausforderung: Wie gehen diese Plattformen mit Daten um?
Hier zeigt sich, ob eine Plattform wirklich taugt. Wie handhaben diese Workflow-Orchestrierungsplattformen tatsächliche Daten? Vergleichen wir Kestra, Temporal und Prefect:
Kestra: Automatisiertes Daten-Handling
Kestras Datenverarbeitung ist beeindruckend automatisiert.⁷ Wenn eine Task eine Datei ausgibt, wird sie automatisch zum konfigurierten Speicher (S3, GCS, etc.) hochgeladen. Die nächste Task erhält eine URI und die Datei wird automatisch vor der Ausführung heruntergeladen. Sie schreiben Code, als wären die Dateien lokal, während Kestra die Komplexität verwaltet.
Für Daten-Pipelines spart diese Automatisierung erhebliche Entwicklungszeit. Kein S3-Client-Code, keine Credential-Verwaltung, keine Aufräumlogik. Der Kompromiss ist, dass Sie innerhalb von Kestras Abstraktion arbeiten. Wenn Sie benutzerdefinierte Caching-Logik, spezielle Kompression oder Stream-Processing benötigen, müssen Sie innerhalb der Framework-Grenzen arbeiten.
Temporal: Alles selbst machen
Mit Temporal handhaben Sie alles selbst. Und ich meine wirklich alles. Wir haben Wochen damit verbracht, eine vernünftige Abstraktionsschicht für das Datei-Handling in unserer Wissensextraktions-Plattform zu bauen, weil wir keine tatsächlichen Daten durch Activities schicken konnten, ohne die Event History zu sprengen.¹⁰
Jede Activity lädt ihre Ergebnisse irgendwo hoch (S3, Redis, wo auch immer) und gibt einen Pointer zurück. Die nächste Activity holt es ab. Sie brauchen Error-Handling für den Upload. Error-Handling für den Download. Aufräumlogik. Es ist ermüdend.
Aber hier ist die Sache: Sie haben vollständige Kontrolle. Müssen Sie eine 100GB-Datei streamen? Können Sie. Wollen Sie benutzerdefinierte Kompression implementieren? Nur zu. Temporal ist es egal, wie Sie Daten bewegen, was sowohl seine Stärke als auch Schwäche ist.
Prefect: Konfigurierbare Speicherung
Prefect bietet Result Storage Blocks als Mittelweg.¹² Markieren Sie eine Task mit persist_result=True und es handhabt Serialisierung und Speicherung. Die Herausforderung ist, dass es standardmäßig pickle verwendet, was die Dateigröße erheblich erhöhen kann und Einschränkungen bei bestimmten Objekttypen hat.
Sie können verschiedene Serializer und Speicher-Backends konfigurieren, aber das erfordert zusätzliches Konfigurations-Management. Es ist ein flexibler Ansatz, der gut für Python-zentrierte Workflows mit gelegentlichen Persistenz-Anforderungen funktioniert.
Erweiterbarkeitsmodelle
Schauen wir uns an, wie jede Plattform Erweiterungen und benutzerdefinierte Logik handhabt.
Kestra: Plugin-Ökosystem
Kestras Plugin-Architektur ermöglicht die Erweiterung der Funktionalität durch Java-basierte Plugins. Das Ökosystem umfasst offizielle Plugins für große Cloud-Anbieter, Datenbanken und Messaging-Systeme. Die Erstellung benutzerdefinierter Plugins erfordert Java-Kenntnisse, bietet aber tiefe Integration mit der Execution Engine.
Temporal: SDK-basierte Erweiterung
Temporals Erweiterungsmodell dreht sich um seine SDKs. Benutzerdefinierte Interceptors, benutzerdefinierte Datenkonverter und Workflow-Middlewares ermöglichen anspruchsvolle Muster. Die Unterstützung mehrsprachiger SDKs bedeutet, dass Teams ihre bevorzugte Sprache verwenden können, während sie die Interoperabilität beibehalten.
Prefect: Pythonische Blocks
Prefects Block-System bietet wiederverwendbare, konfigurierbare Komponenten. Von Speicher-Backends bis zu Benachrichtigungsdiensten kapseln Blocks Konfiguration und Logik. Python-Entwickler können einfach benutzerdefinierte Blocks erstellen und dabei die zugängliche Philosophie der Plattform beibehalten.
Performance & Skalierbarkeit: Workflow-Orchestrierungs-Benchmarks
Sprechen wir über Zahlen. Denn wenn Sie Millionen von Tasks verarbeiten, ist Architektur wichtig.
Kestra: Gebaut für Durchsatz
Kestras event-getriebene Architektur mit Kafka kann massive Skalierung bewältigen. Worker pollen die Queue, führen Tasks aus, melden Ergebnisse. Brauchen Sie mehr Durchsatz? Fügen Sie Worker hinzu. Die Queue bietet natürliche Backpressure-Verwaltung.
Wir haben Deployments gesehen, die tausende von Workflows mit Millionen von Tasks monatlich handhaben. Der Flaschenhals ist normalerweise die Datenbank, die die Ausführungshistorie speichert, nicht die Execution Engine selbst. Für Batch-Processing und ETL-Workloads ist es schwer zu schlagen.
Temporal: Zuverlässigkeit vor Geschwindigkeit
Temporal gewinnt keine Durchsatz-Benchmarks. Darum geht es auch nicht. Jede Workflow-Ausführung behält eine vollständige Event-Historie. Jede Zustandsänderung wird persistiert. Jede Aktion ist wiederholbar.⁹
Dieser Overhead bedeutet, dass Temporal weniger Workflows pro Sekunde verarbeitet als Kestra oder Prefect. Aber diese Workflows sind unzerstörbar. Für unsere Wissensextraktions-Plattform, wo jeder Workflow Stunden von LLM-Verarbeitung repräsentiert, ist diese Zuverlässigkeit die Performance-Kosten wert.
Außerdem können Temporal-Workflows buchstäblich monatelang laufen. Versuchen Sie das mal mit einer traditionellen Task-Queue.
Prefect: Flexibel aber unvorhersehbar
Prefects Performance hängt vollständig von Ihrem Deployment ab. Läuft auf Kubernetes mit 100 Agents? Schnell. Läuft auf einer einzelnen VM? Nicht so sehr. Das kurzlebige Ausführungsmodell bedeutet, dass jeder Flow-Lauf Startup-Overhead hat.
Aber hier ist das Schöne: Verschiedene Flows können verschiedene Infrastruktur-Anforderungen haben. CPU-intensive Verarbeitung auf großen Maschinen, API-Calls auf kleinen. Sie sind nicht auf einen Einheits-Worker-Pool festgelegt.
Die Entscheidung: Welcher Workflow-Orchestrator ist der beste?
Nach dem Aufbau von Produktionssystemen mit diesen Plattformen ist hier meine ehrliche Einschätzung, wann man welche verwendet.
Ist Kestra besser als Temporal?
Wählen Sie Kestra, wenn:
Sie Daten-Pipelines bauen, bei denen das Verschieben von Dateien zwischen Stages üblich ist. Ihr Team umfasst sowohl Entwickler als auch Analysten, die Workflows verstehen müssen. Sie wollen GitOps-artiges Workflow-Management mit deklarativen Definitionen.
Kestra glänzt bei ETL, Batch-Processing und Szenarien, wo deklarative Konfiguration hilft, saubere Architektur zu erhalten. Das automatische Datei-Handling ist besonders wertvoll für datenintensive Workloads.
Kestra ist möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn Sie hochkomplexe dynamische Logik benötigen oder wenn Ihre Workflows hauptsächlich API-Orchestrierung ohne signifikantes Datei-I/O sind.
Ist Temporal besser als Prefect?
Wählen Sie Temporal, wenn:
Sie geschäftskritische Systeme bauen, die absolut keine Daten verlieren dürfen. Wir haben es für unsere KI-Plattform gewählt, weil man es sich bei teuren LLM-Operationen nicht leisten kann, Fortschritt durch einen Absturz zu verlieren.⁶
Die Lernkurve ist erheblich – rechnen Sie mit einem Monat, bevor Ihr Team produktiv ist. Das manuelle I/O-Handling erfordert zusätzliche Arbeit. Das Replay-Modell braucht Zeit zum Verstehen. Aber wenn es klick macht, haben Sie Workflows, die unglaublich widerstandsfähig sind.
Temporal ist möglicherweise nicht die richtige Wahl für einfaches ETL oder wenn Ihr Team keine starke Software-Engineering-Erfahrung hat. Der Komplexitäts-Overhead ist möglicherweise für grundlegende Automatisierungsaufgaben nicht gerechtfertigt.
Welcher Workflow-Orchestrator ist am einfachsten zu lernen?
Wählen Sie Prefect, wenn:
Ihr Team ist Python-nativ und Sie müssen schnell vorankommen. Wenn Sie in Jupyter-Notebooks prototypisieren und denselben Code in Produktion deployen wollen, ist Prefect Ihr Freund. Die Lernkurve ist für Python-Entwickler praktisch null.
Es eignet sich gut für ML-Pipelines, Data Science Workflows und Szenarien, die schnelle Iteration erfordern. Die dynamische DAG-Konstruktion ermöglicht Muster, die in starreren Systemen schwer zu implementieren sind.
Ziehen Sie Alternativen in Betracht, wenn Sie starke Garantien über die Ausführung benötigen, komplexe Retry-Semantik oder wenn Ihre Workflows über Python hinausgehen.
Praxisszenarien
Lassen Sie mich teilen, was wir tatsächlich in der Produktion funktionieren (und scheitern) gesehen haben.
Mehrstufige ETL-Pipeline
Gewinner: Kestra – In einem Finanzdienstleistungs-Deployment, das täglich Transaktionsdaten verarbeitet, wobei mehrere Teams verschiedene Transformationsstufen besitzen, eliminierte Kestras transparentes Datei-Handling erheblichen S3-Boilerplate-Code. Das YAML-Format machte Workflows durch Standard-Git-Prozesse reviewbar und erfüllte sowohl Engineering- als auch Compliance-Anforderungen.
Bestellverarbeitungssystem
Gewinner: Temporal – Eine E-Commerce-Plattform, die Inventar-, Zahlungs- und Versanddienste orchestriert, profitierte von Temporals Widerstandsfähigkeit. Während eines Zahlungsanbieter-Ausfalls pausierten und setzten Temporal-Workflows automatisch fort, ohne manuellen Eingriff oder Datenverlust. Die vollständige Event-Historie lieferte die für Compliance erforderlichen Audit-Trails.
ML-Experimentier-Pipeline
Gewinner: Prefect – Ein Data Science Team, das Hyperparameter-Suchen durchführt, musste eine variable Anzahl von Training-Jobs basierend auf dem Suchraum spawnen. Prefects dynamische DAGs machten das unkompliziert – einfache Python-Schleifen zur Task-Erstellung. Die Möglichkeit, in Notebooks zu prototypisieren und denselben Code zu deployen, beschleunigte ihren Entwicklungszyklus.
Cross-Cloud Datensynchronisation
Gewinner: Kestra – Ein Medienunternehmen, das Inhalte über AWS, GCP und Azure synchronisiert, nutzte Kestras event-getriebene Trigger für Millisekunden-Reaktionszeiten. Die eingebauten Cloud-Storage-Plugins eliminierten benutzerdefinierten Authentifizierungscode, während die YAML-Routing-Logik wartbar blieb, als die Komplexität wuchs. Äquivalente Funktionalität in code-basierten Orchestratoren zu bauen würde erheblich mehr Entwicklungsaufwand erfordern.
Die Zukunft der Workflow-Orchestrierung in 2025
Die Workflow-Orchestrierungslandschaft in 2025 entwickelt sich rasant. Event-getriebene Architekturen werden zum Standard. Echtzeit-Verarbeitung verschmilzt mit Batch. KI kommt ins Spiel, obwohl momentan hauptsächlich als Hype.
Wir sehen, dass Organisationen mehrere Orchestratoren für verschiedene Use Cases einsetzen. Kestra für Daten-Pipelines, Temporal für Microservices, Prefect für ML. Das ist kein Versagen – es ist Spezialisierung. Genau wie Sie nicht Postgres für alles verwenden, sollten Sie nicht erwarten, dass ein Orchestrator alle Probleme löst.
Der echte Trend? Deklarative Konfiguration gewinnt für Standardmuster, während code-basierte Orchestrierung komplexe Logik dominiert. Plattformen, die beide Welten überbrücken können, werden florieren.
Das Fazit
Es gibt keine perfekte Workflow-Orchestrierungsplattform. Nach dem Vergleich von Kestra vs Temporal vs Prefect in der Produktion haben wir das beim Aufbau unserer Wissensextraktions-Plattform auf die harte Tour gelernt. Temporals Komplexität hätte uns am Anfang fast umgebracht, aber jetzt ist es das Rückgrat unseres Systems. Wir evaluieren immer noch, ob Prefect für bestimmte Workflows einfacher sein könnte – dazu bald mehr.
Das ist wichtig: Kestra glänzt bei Datenbewegung mit minimalem Code. Temporal bietet unübertroffene Zuverlässigkeit auf Kosten der Komplexität. Prefect bietet Python-native Einfachheit, aber mit weniger Garantien.
Wählen Sie basierend auf den Stärken Ihres Teams und Ihren tatsächlichen Anforderungen für 2025 und darüber hinaus, nicht auf Marketing-Versprechen. Und was auch immer Sie wählen, investieren Sie darin, seine Architektur tiefgreifend zu verstehen. Denn wenn Dinge um 3 Uhr morgens kaputtgehen – und das werden sie – müssen Sie wissen, warum.
Die Workflow-Orchestrierungslandschaft in 2025 hat sich von einfachen Cron-Ersätzen zu ausgeklügelten verteilten Systemen entwickelt. Wählen Sie weise. Ihr zukünftiges Ich wird es Ihnen danken.
Referenzen
- Martin, A., ‚State of Open Source Workflow Orchestration Systems 2025‘, Practical Data Engineering, 2. Februar 2025, https://www.pracdata.io/p/state-of-workflow-orchestration-ecosystem-2025, abgerufen am 10. Februar 2025.
- Kestra Technologies, ‚Kestra Documentation: Architecture Overview‘, Kestra.io, 2024, https://kestra.io/docs/architecture, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Temporal Technologies, ‚Understanding Temporal: Durable Execution‘, Temporal Documentation, 2024, https://docs.temporal.io/concepts/what-is-temporal, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Prefect Technologies, ‚Why Prefect: Modern Workflow Orchestration‘, Prefect Documentation, 2024, https://docs.prefect.io/latest/concepts/overview/, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Leroy Merlin Tech Team, ‚Scaling Data Pipelines with Kestra at Leroy Merlin‘, Leroy Merlin Tech Blog, März 2023.
- Fateev, M., und Abbas, S., ‚Building Reliable Distributed Systems with Temporal‘, in Proceedings of QCon San Francisco, Oktober 2023.
- Kestra Technologies, ‚Declarative Data Orchestration with YAML‘, Kestra Features, 2024, https://kestra.io/features/declarative-data-orchestration, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Temporal Technologies, ‚Event History and Workflow Replay‘, Temporal Documentation, 2024, https://docs.temporal.io/workflows#event-history, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Deng, D., ‚Building Resilient Microservice Workflows with Temporal‘, SafetyCulture Engineering Blog, Medium, 13. Februar 2023, https://medium.com/safetycultureengineering/building-resilient-microservice-workflows-with-temporal-a9637a73572d, abgerufen am 20. Januar 2025.
- Waehner, K., ‚The Rise of the Durable Execution Engine in Event-driven Architecture‘, Kai Waehner’s Blog, 5. Juni 2025, https://www.kai-waehner.de/blog/2025/06/05/the-rise-of-the-durable-execution-engine-temporal-restate-in-an-event-driven-architecture-apache-kafka/, abgerufen am 10. Juni 2025.
- GitHub, ‚Awesome Workflow Engines: A Curated List‘, GitHub Repository, 2024, https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Prefect Technologies, ‚Result Storage and Serialization‘, Prefect Documentation, 2024, https://docs.prefect.io/latest/concepts/results/, abgerufen am 15. Januar 2025.
- Netflix Technology Blog, ‚Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator‘, Netflix TechBlog, Juli 2024.
