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Kestra: Ops-Automation jenseits von CI/CD
CI/CD-Pipelines sind für Code-Deployments optimiert. Langlebige Betriebsprozesse und Self-Service-Workflows lassen sich flexibler mit Kestra orchestrieren.
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Montag, 9 Uhr. Ein Entwickler braucht einen Testserver. Er öffnet das Ticketsystem, trägt Hostname, Betriebssystem und Kostenstelle ein und wartet. Einen Tag, manchmal drei. Irgendwann landet die VM in seiner Inbox, konfiguriert nach dem Stand von vor zwei Wochen, weil niemand das Template seitdem angefasst hat.
Philip Lorenz ist als DevOps- und Cloud-Engineer tätig. Zudem hält er Schulungen zu den Themen PowerShell, Automatisierung und Cloud-Computing.
Der Reflex, dieses Problem mit vorhandenen Werkzeugen zu lösen, ist verständlich. Eine Pipeline in Azure DevOps oder GitHub Actions ist schnell geschrieben. Doch CI/CD-Tools sind für etwas anderes gebaut: Code bauen, testen, deployen. Sie folgen einem Commit, laufen durch und sind fertig. Langlebige Workflows, Retry-Logik und State-Management sind nicht ihr Revier.
Genau diese Lücke füllt Kestra. Das Tool wird seit 2021 von Kestra Technologies entwickelt und ist seit Februar 2022 – im Kern als Open-Source-Projekt unter der Apache-2.0-Lizenz – öffentlich verfügbar. Kommerzielle Enterprise-Funktionen ergänzen den OSS-Kern. Kestra versteht sich als universeller Orchestrator: für Ops-Automatisierung, Data Pipelines, Event-driven Workflows und zunehmend auch für KI-Agenten und -Workflows; alles deklarativ in YAML, alles versionierbar in Git. Dieser Artikel zeigt anhand eines konkreten Beispiels, wie das in der Praxis aussieht: Ein Entwickler oder eine Entwicklerin fordert per Formular eine Hetzner-VM an, Kestra provisioniert sie vollautomatisch per Terraform. Der gesamte Code für Terraform, das Kestra-Setup sowie die Kestra Flows sind im GitHub-Repository des Autors zu finden.
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Wer zum ersten Mal von Kestra hört, denkt unweigerlich, es handele sich um ein weiteres Tool, das Shell-Skripte in ein hübsches UI verpackt. Das trifft es nicht. Der Unterschied liegt im Konzept: Ein Shell-Skript oder eine CI/CD-Pipeline sind sequenziell: auf Schritt A folgt B, dann C, und am Ende ist der Status entweder fertig oder fehlgeschlagen. Was dazwischen passiert, interessiert das Tool nicht. Kestra hingegen orchestriert: Es kennt den Zustand jedes einzelnen Schritts, kann auf externe Ereignisse warten, Fehler gezielt behandeln, Schritte parallelisieren und einen Workflow nach Stunden oder Tagen an exakt der Stelle fortsetzen, an der er unterbrochen wurde.
Das ist keine rein akademische Unterscheidung. In der Praxis bedeutet es, dass Kestra Workflows abbilden kann, die mit klassischen Pipeline-Tools nicht darstellbar sind: ein Provisionierungs-Job, der wartet, bis ein externes System bereit ist, eine Daten-Pipeline, die bei einem HTTP-Fehler drei Minuten pausiert und es dann erneut versucht, ein Deployment, das erst nach einer manuellen Freigabe weiterläuft. Was andere Tools „Pipeline“ nennen, ist in Kestra ein Flow.