Hatchet
Hatchet · Coding · Produktivität
Hatchet ist eine Open-Source-Engine für Hintergrundaufgaben, KI-Agenten und dauerhafte Workflows. Die Worker laufen in Ihrer eigenen Cloud, und jeder Lauf bleibt gespeichert, damit Sie ihn erneut starten können.
Über Hatchet
About
Was ist Hatchet
Hatchet ist eine Task-Orchestrierungsplattform für Teams, die eine Funktion schreiben können und sich nicht mehr um die Warteschlange dahinter kümmern wollen. Sie definieren Aufgaben im Code, fassen sie zu Workflows zusammen, und die Engine übernimmt Planung, Retries, Nebenläufigkeitslimits und Verlauf.
Die wichtigste Designentscheidung betrifft den Ort, an dem Ihr Code läuft. Die Workflow-Orchestrierungs-Engine läuft als Managed Service, die Worker dagegen auf Ihrer Infrastruktur: Kubernetes, ECS, Railway oder der eigene Laptop während der Entwicklung. Kundendaten bleiben in Ihrer Cloud, nur Planungsmetadaten erreichen die Engine auf Postgres-Basis.
Hatchet greift das Chaos auf, das entsteht, wenn ein Produkt von zwei Hintergrundjobs auf zwanzig wächst. Ein selbstgebautes Cron-Skript, eine Queue mit handgeschriebenen Retries und ein separates Pipeline-Tool lösen jeweils ein Stück. Hier gilt ein Modell für alles: Jede Aufgabe ist eine Funktion, jede Funktion behält ihren Zustand, und jeder Fehler erscheint mit Stacktrace.
Die Grenzen sind ehrlich. Hatchet ist Infrastruktur für Menschen, die programmieren. Es gibt keinen visuellen Workflow-Builder, keine No-Code-Oberfläche, und niemand baut einen Produktions-Workflow allein im Dashboard zusammen. Schreibt Ihr Team kein Python, TypeScript, Go oder Ruby, passt das Werkzeug nicht.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf hatchet.run an und holen Sie sich einen API-Token aus dem Dashboard. Für den kostenlosen Tarif brauchen Sie keine Kreditkarte.
- Installieren Sie ein SDK und definieren Sie die erste Aufgabe als normale Funktion mit typisiertem Input und Output.
- Registrieren Sie die Aufgabe auf einem Worker und starten Sie diesen Prozess in Ihrer Umgebung, damit er sich mit Hatchet verbindet.
- Lösen Sie die Aufgabe über Ihre API, einen Cron-Ausdruck oder ein eingehendes Ereignis aus und öffnen Sie den Lauf im Dashboard, um jeden Schritt zu verfolgen.
- Ergänzen Sie Retry-Regeln und Nebenläufigkeitslimits, sobald der Normalfall läuft, und trennen Sie Umgebungen über eigene Tenants.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Hatchet.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend-Entwickler, die eine selbstgebaute Queue für Hintergrundaufgaben ablösen wollen
- KI-Produktteams mit mehrstufigen Agenten
- Daten- und Plattformteams mit Fairness-Problemen zwischen Kunden
- Startups, die später selbst hosten wollen
Aufgaben
- Verarbeitung von Hintergrundjobs
- Orchestrierung von KI-Agenten
- Geplante und ereignisgesteuerte Workflows
- Große Ingestion-Pipelines
Szenarien
- Raus aus einem fragilen Cron-Setup, das freitagnachmittags niemand anfassen will.
- Ein Recherche-Agent, der 30 Minuten läuft und ein Deployment mittendrin überstehen muss.
- Ein neuer Dienst, der Fairness pro Nutzer ab dem ersten Tag braucht, ohne eilig geschriebenen Rate-Limiter.
Wichtigste Funktionen
Durable Ausführung auf Postgres
Jede Aufgabe und jeder Statuswechsel landen in Postgres, ein abgestürzter Worker verliert also keine laufende Arbeit. Durable Ausführung heißt: Ein Lauf kann pausieren, warten und später weiterlaufen, auch nach einem Deployment oder Ausfall. Einen fehlgeschlagenen Lauf starten Sie im Dashboard neu, statt den ursprünglichen Input zu raten.
Nebenläufigkeit, Ratenlimits und Fairness
Nebenläufigkeitslimits lassen sich an Eingabefelder binden, damit ein lauter Kunde nicht alle Slots belegt. Globale und dynamische Ratenlimits stehen neben Priorität und Fairness-Regeln für Queues mit mehreren Tenants. Genau diesen Teil bauen Teams sonst von Hand und bereuen es.
Workflows mit Kind-Aufgaben
Aufgaben lassen sich zu DAGs zusammensetzen, und eine Aufgabe kann zur Laufzeit Kinder erzeugen, was für Fan-out wie tausend Dokumente parallel passt. Ergebnisse fließen automatisch in abhängige Schritte, jedes Kind behält seinen eigenen Retry. Lange Workflows bleiben lesbar, weil jeder Schritt eine normale Funktion ist.
Auslöser für Ereignisse, Cron und Webhooks
Workflows starten über Ihre API, einen Cron-Ausdruck, einen geplanten Zeitpunkt oder ein eingehendes Ereignis. Eingebaute Webhook-Eingänge ersparen einen eigenen Dienst, nur um einen Stripe- oder GitHub-Callback zu empfangen. Ereignisse lassen sich erneut einspielen, was hilft, wenn das Zielsystem gerade nicht erreichbar war.
Observability mit OpenTelemetry
Hatchet bringt einen OpenTelemetry-Collector mit, jeder Lauf erzeugt also Traces und Spans, die Sie an Ihren bestehenden Stack weitergeben. Anwendungslogs lassen sich im Dashboard per Volltextsuche und Filtern durchsuchen. Fehlermeldungen kommen an, bevor der Kunde die fehlende Mail bemerkt.
SDKs und Self-Hosting ohne Obergrenze
Offizielle SDKs gibt es für Python, TypeScript, Go und Ruby, und dieselbe Aufgabendefinition gilt in der Cloud wie im eigenen Betrieb. Beim Self-Hosting laufen Engine, Dashboard und Postgres zusammen, die MIT-Lizenz setzt keine Grenze für Ausführungen. Wer im kostenlosen Tarif startet, kann die Engine später ins Haus holen, ohne Aufgaben umzuschreiben.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Das Aufgabenmodell ist klein: eine Funktion, ein typisierter Input, ein typisierter Output. Die meisten Entwickler sind an einem Nachmittag produktiv.
- Der Ausführungsverlauf ist wirklich nützlich, mit Status pro Schritt, Logs und Replay statt einer Logdatei, die Sie von Hand durchsuchen.
- Nebenläufigkeitsschlüssel und Ratenlimits sind Kernfunktionen, dadurch entfällt eine komplette Schicht eigener Drosselungslogik.
- Self-Hosting ist unter MIT eine echte Option, die Open-Source-Engine ist also keine beschnittene Demo.
Nachteile
- Die Worker deployen und skalieren Sie selbst, der Betriebsaufwand verschiebt sich also, statt zu verschwinden.
- Es gibt keinen visuellen Workflow-Builder, womit das Werkzeug für Teams ausfällt, die Automatisierungen ohne Code pflegen wollen.
- Bei sehr hohem Volumen ist der Preis pro Lauf schwerer zu kalkulieren als eine feste Plattformgebühr.
- Das Dashboard zeigt Läufe und Queues, keine Business-Analyse, für Produktberichte brauchen Sie ein weiteres Werkzeug.
Häufige Fragen
Ja, bis zu einem Punkt. Der Cloud-Tarif enthält eine Million Ausführungen und eine Million Ereignisse pro Monat ohne Kreditkarte, und Self-Hosting der MIT-lizenzierten Engine kostet nur Ihre eigene Infrastruktur.
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