Hatchet
Hatchet · Programmation · Productivité
Hatchet est un moteur d'orchestration open source pour les tâches d'arrière-plan, les agents IA et les workflows durables. Vos workers tournent dans votre cloud et chaque exécution est conservée pour être rejouée.
À propos de Hatchet
About
Qu'est-ce que Hatchet
Hatchet est une plateforme d'orchestration de tâches pensée pour des équipes qui savent écrire une fonction et ne veulent plus gérer la file qui va autour. Vous décrivez vos tâches en code, vous les assemblez en workflows, et le moteur prend en charge la planification, les retries, les limites de concurrence et l'historique.
Le choix de conception qui compte le plus concerne l'endroit où votre code s'exécute. Le moteur d'orchestration de workflows est un service managé, alors que les workers tournent sur votre infrastructure: Kubernetes, ECS, Railway, ou votre machine pendant le développement. Les données clients restent chez vous et seules les métadonnées de planification remontent vers le moteur adossé à Postgres.
Hatchet s'attaque au désordre qui s'installe quand un produit passe de deux tâches d'arrière-plan à vingt. Un script cron maison, une file avec des retries écrits à la main et un outil de pipeline séparé règlent chacun un morceau du problème. Ici, tout suit un seul modèle: chaque tâche est une fonction, chaque fonction garde son état, et chaque échec s'affiche avec sa trace.
Les limites sont claires. Hatchet est une brique d'infrastructure pour ceux qui codent. Pas de constructeur visuel, pas de canvas sans code, et aucune équipe ne monte un workflow de production depuis le tableau de bord seul. Si votre équipe n'écrit pas de Python, de TypeScript, de Go ou de Ruby, l'outil ne vous servira pas.
Premiers pas
- Créez un compte sur hatchet.run et récupérez un jeton d'API dans le tableau de bord. L'offre gratuite ne demande pas de carte bancaire.
- Installez un SDK, puis définissez votre première tâche comme une fonction classique, avec une entrée et une sortie typées.
- Enregistrez la tâche sur un worker et lancez ce processus dans votre environnement pour qu'il se connecte à Hatchet.
- Déclenchez la tâche depuis votre API, une expression cron ou un événement entrant, puis ouvrez l'exécution dans le tableau de bord pour suivre chaque étape.
- Ajoutez la politique de retry et les limites de concurrence une fois le cas nominal validé, puis séparez les environnements avec des tenants distincts.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Hatchet.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les développeurs backend qui veulent retirer une file de tâches en arrière-plan bricolée maison
- Les équipes produit qui font tourner des agents IA multi-étapes
- Les équipes data et plateforme confrontées à l'équité entre clients
- Les startups qui prévoient de s'auto-héberger plus tard
Tâches
- Traitement de jobs d'arrière-plan
- Orchestration d'agents IA
- Workflows planifiés et événementiels
- Pipelines d'ingestion volumineux
Cas d'usage
- Sortir d'un cron fragile que personne n'ose toucher un vendredi après-midi.
- Lancer un agent de recherche de 30 minutes qui doit survivre à un déploiement au milieu du parcours.
- Mettre en service un nouveau produit qui a besoin d'équité par utilisateur dès le premier jour, sans écrire un limiteur dans l'urgence.
Fonctionnalités clés
Exécution durable adossée à Postgres
Chaque tâche et chaque changement d'état sont écrits dans Postgres, donc un worker qui tombe n'emporte pas le travail en cours. L'exécution durable permet de mettre en pause, d'attendre et de reprendre, y compris après un déploiement ou une panne. Vous rejouez une exécution échouée depuis le tableau de bord au lieu de deviner l'entrée d'origine.
Concurrence, débit et équité
Les limites de concurrence peuvent être indexées sur des champs d'entrée, si bien qu'un client bruyant n'occupe pas tous les slots. Les limites globales et dynamiques cohabitent avec la priorité et les règles d'équité pour les files multi-tenant. C'est la partie que presque toutes les équipes finissent par coder à la main, puis regretter.
Workflows avec tâches enfants
Les tâches se composent en DAG, et une tâche peut créer des enfants à l'exécution, ce qui convient aux traitements en éventail du type mille documents en parallèle. Les sorties passent seules aux étapes dépendantes et chaque enfant garde son propre retry. Les workflows longs restent lisibles parce que chaque étape est une fonction ordinaire.
Déclencheurs événement, cron et webhook
Les workflows démarrent depuis votre API, une expression cron, un horaire planifié ou un événement entrant. Les récepteurs de webhook intégrés évitent de monter un service dédié juste pour capter un callback Stripe ou GitHub. Les événements se rejouent aussi, ce qui aide quand le système en aval était indisponible.
Observabilité avec OpenTelemetry
Hatchet embarque un collecteur OpenTelemetry, donc chaque exécution produit des traces et des spans que vous envoyez vers votre stack existante. Les logs applicatifs se cherchent dans le tableau de bord en texte intégral, avec des filtres. Les alertes d'échec arrivent avant que le client remarque l'e-mail manquant.
SDK et auto-hébergement sans plafond
Des SDK officiels couvrent Python, TypeScript, Go et Ruby, et la même définition de tâche fonctionne dans le cloud comme en auto-hébergé. L'auto-hébergement fait tourner le moteur, le tableau de bord et Postgres ensemble, et la licence MIT n'impose aucun quota d'exécutions. Une équipe qui commence sur l'offre gratuite peut rapatrier le moteur plus tard sans toucher aux tâches.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Le modèle de tâche est minimal: une fonction, une entrée typée, une sortie typée. La plupart des développeurs produisent quelque chose d'utile en un après-midi.
- L'historique d'exécution sert vraiment, avec statut par étape, logs et replay au lieu d'un fichier à fouiller à la main.
- Les clés de concurrence et les limites de débit sont des fonctions de premier ordre, ce qui retire toute une couche de code maison.
- L'auto-hébergement est une vraie option sous MIT, donc le moteur open source n'est pas une démo bridée.
Inconvénients
- Les workers restent à déployer et à dimensionner de votre côté, donc la charge opérationnelle se déplace au lieu de disparaître.
- Il n'y a pas de constructeur visuel de workflows, ce qui écarte l'outil des équipes qui veulent des profils non techniques sur les automatisations.
- À très fort volume, le prix à l'exécution se projette moins facilement qu'un abonnement forfaitaire.
- Le tableau de bord reste centré sur les exécutions et les files, pas sur l'analytique métier, donc le reporting produit demande un autre outil.
Questions fréquentes
Oui, jusqu'à un certain point. L'offre cloud inclut un million d'exécutions et un million d'événements par mois sans carte bancaire, et l'auto-hébergement du moteur sous MIT ne coûte rien en dehors de votre infrastructure.
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