Workflow Orchestration: Temporal vs. Airflow vs. Prefect

Ein Vergleich der gängigen Workflow-Orchestrierungstools für datenintensive Anwendungen. Wann welches Tool die richtige Wahl ist.

Warum Workflow Orchestration?

Moderne Datenverarbeitung besteht aus vielen Schritten: Daten laden, transformieren, validieren, anreichern, exportieren. Diese Schritte müssen koordiniert werden – mit Fehlerbehandlung, Retries, Monitoring und Skalierung.

Drei Tools dominieren den Markt: Apache Airflow, Prefect und Temporal. Jedes hat seine Stärken.

Apache Airflow

Der Platzhirsch, entwickelt bei Airbnb, jetzt Apache-Projekt.

Stärken

• Reife: Seit 2014, battle-tested in tausenden Unternehmen
• Community: Riesiges Ökosystem an Plugins und Operatoren
• UI: Gute Visualisierung von DAGs und Logs
• Managed Services: MWAA (AWS), Cloud Composer (GCP)

Schwächen

• DAG-only: Alles muss als gerichteter azyklischer Graph modelliert werden
• Scheduler-Fokus: Primär für zeitgesteuerte Batch-Jobs
• Skalierung: Kann bei vielen parallelen Tasks zum Bottleneck werden
• Testing: Unit-Tests für DAGs sind umständlich

Ideal für

Klassische ETL-Pipelines, die nach Zeitplan laufen. Data Warehousing, regelmäßige Reports.

Prefect

Der moderne Herausforderer, "Airflow done right".

Stärken

• Pythonic: Workflows sind normaler Python-Code
• Dynamisch: Workflows können zur Laufzeit generiert werden
• Hybrid: Cloud UI mit lokaler Ausführung möglich
• Developer Experience: Einfaches Debugging, gute Fehlermeldungen

Schwächen

• Jünger: Weniger Integrationen als Airflow
• Cloud-Fokus: Self-hosted komplexer als bei Airflow
• Breaking Changes: Prefect 2 war ein kompletter Rewrite

Ideal für

Teams, die Python-first arbeiten. Dynamische Workflows, Event-getriebene Pipelines.

Temporal

Der Newcomer für langlebige, fehlertolerante Workflows.

Stärken

• Durability: Workflows überleben Crashes, Neustarts, sogar Deployments
• Polyglot: SDKs für Go, Java, Python, TypeScript, PHP
• Skalierung: Designed für Millionen paralleler Workflows
• Testing: Hervorragende Testbarkeit durch Replay-Mechanismus

Schwächen

• Lernkurve: Konzepte wie Determinismus erfordern Umdenken
• Infrastruktur: Benötigt eigenen Cluster (oder Temporal Cloud)
• Overkill: Für einfache Batch-Jobs zu komplex

Ideal für

Langlebige Geschäftsprozesse, Microservice-Orchestrierung, Saga-Pattern.

Vergleichstabelle

Kriterium	Airflow	Prefect	Temporal
Lernkurve	Mittel	Niedrig	Hoch
Skalierung	Gut	Gut	Exzellent
Fehlertoleranz	Gut	Gut	Exzellent
Community	Riesig	Wachsend	Wachsend
Self-hosted	Einfach	Mittel	Komplex

Unsere Empfehlung

• Airflow: Wenn du klassische ETL machst und ein bewährtes Tool willst
• Prefect: Wenn du Python liebst und moderne DX schätzt
• Temporal: Wenn Zuverlässigkeit kritisch ist und du komplexe Prozesse orchestrierst