WorkflowOrchestrierung

WorkflowOrchestrierung bezeichnet die kooperative Planung, Steuerung und Überwachung der Ausführung von Aufgaben über mehrere Systeme hinweg, um komplexe Geschäftsprozesse, Datenpipelines oder IT-Operationen automatisiert abzuwickeln. Zentral geht es um die Festlegung der Abfolge, Abhängigkeiten, Zustandsführung und Fehlertoleranz von Aufgaben.

Ein Orchestrator oder eine Orchestrierungs-Engine interpretiert eine Workflowdefinition, oft als Directed Acyclic Graph (DAG) oder als endlicher Zustandsautomat. Sie plant, startet, überwacht und koordiniert Teilaufgaben, deren Ausführung zeitlich oder durch Ereignisse ausgelöst wird. Tasks können Microservices, Skripte, Datenbankabfragen oder API-Aufrufe sein.

Im Unterschied zur allgemeinen Prozesssteuerung fokussiert die Orchestrierung die automatisierte Koordination über Systemgrenzen hinweg. Im Vergleich zur Choreografie setzt sie typischerweise auf eine zentrale Koordinationsinstanz, während Choreografie eher auf Ereignisse und lose Kopplung setzt.

Typische Anwendungsbereiche sind Data Engineering und ETL, Data Science-Pipelines, IT-Automatisierung, Softwarebereitstellung sowie Business-Process-Orchestrierung in Unternehmen. Bekannte Beispiele für Orchestrierungswerkzeuge sind Airflow, Prefect, Argo Workflows, Kubeflow Pipelines und serverlose Anbieter wie AWS Step Functions.

Wichtige Eigenschaften sind Idempotenz, Fehlertoleranz, Retries mit Rücksprung und Backoff, Transaktionsmuster wie SAGA sowie Observability, Logging, Monitoring und Sicherheitsaspekte. Eine gute Dokumentation der Abhängigkeiten und Metadaten unterstützt Debugging und Compliance.

Standards und Modelle umfassen BPMN 2.0, WfMC-Standards und domänenspezifische DSLs oder YAML-/JSON-basierte Definitionsformate, die Struktur, Bedingungen und Zustandsübergänge eines Workflows festlegen.