Hatchet Overview
Hatchet ist ein Hochleistungs-Computing-Dienst, der für die Herausforderungen der modernen Entwicklung entwickelt wurde und sich auf die Verwaltung von KI-Agenten, Hintergrundaufgaben und komplexen Datenpipelines spezialisiert hat. Aufgebaut auf einer Open-Source-, fehlertoleranten Warteschlange, garantiert Hatchet eine zuverlässige Aufgabenlieferung und -ausführung, selbst unter hoher Last oder bei Systemausfällen. Es bietet eine robuste Lösung für Entwickler, die ihre Anwendungen skalieren möchten, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Zuverlässigkeit einzugehen, und weist eine durchschnittliche Planungs-Latenz von nur 20 ms auf.
Die Plattform ist so konzipiert, dass sie sich nahtlos in Ihren bestehenden Technologie-Stack integriert und eine dauerhafte Aufgabenwarteschlange bietet, die Aufgaben aufnimmt und sie in einem überschaubaren Tempo an Worker verteilt. Dies verhindert Systemüberlastungen, glättet Verkehrsspitzen und stellt sicher, dass jede Benutzeranfrage verarbeitet wird. Egal, ob Sie einen einfachen Hintergrundjob-Prozessor oder einen anspruchsvollen, mehrstufigen KI-Workflow erstellen, Hatchet bietet die Werkzeuge, um komplexe Logik in kleinere, überschaubare und wiederverwendbare Aufgaben zu zerlegen.
Wie man Hatchet verwendet
Die Integration von Hatchet in Ihr Projekt ist ein unkomplizierter Prozess, der auf Entwicklereffizienz ausgelegt ist. Der Workflow umfasst typischerweise vier Schlüsselschritte:
- Definieren Sie Ihre Aufgabe: Mit einem der bereitgestellten SDKs (Python, TypeScript oder Go) definieren Sie zunächst die Eingabestruktur für Ihre Aufgabe, oft unter Verwendung einer Klasse oder eines Modells.
- Erstellen Sie die Aufgabenfunktion: Anschließend schreiben Sie die Kernlogik Ihrer Aufgabe als Funktion und dekorieren sie mit
@hatchet.task(), um sie für das Hatchet-System erkennbar zu machen. Diese Funktion verarbeitet die Eingabe und gibt ein Ergebnis zurück. - Registrieren Sie die Aufgabe bei einem Worker: In Ihrem Worker-Prozess initialisieren Sie einen Hatchet-Worker, geben ihm einen Namen und eine Liste der Aufgabenfunktionen, die er handhaben soll. Das Starten des Workers verbindet ihn mit der Hatchet-Warteschlange und macht ihn bereit, Jobs zu empfangen und auszuführen.
- Rufen Sie die Aufgabe auf: Von Ihrer Hauptanwendung aus können Sie die Aufgabe auslösen, indem Sie ihre
.run()-Methode aufrufen und die erforderliche Eingabe übergeben. Aufgaben können durch Ereignisse ausgelöst, für einen zukünftigen Zeitpunkt geplant oder direkt über die API ausgeführt werden.
Kernfunktionen von Hatchet
- Dauerhafte Aufgabenwarteschlange: Garantiert, dass Aufgaben auch bei einem Absturz Ihrer Anwendung nicht verloren gehen. Es verfolgt den Aufgabenfortschritt und stellt die Fertigstellung sicher oder alarmiert Sie bei Fehlern.
- Fortgeschrittene Workflow-Orchestrierung: Erstellen Sie komplexe, mehrstufige Workflows mit ausgefeilter Flusskontrolle, Planung und Routing-Funktionen.
- Hoher Durchsatz & Geringe Latenz: Entwickelt, um große Mengen von Aufgaben mit minimaler Verzögerung zu bewältigen und sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen reaktionsschnell bleiben.
- Integrierte Observability: Kommt mit Echtzeit-Dashboards, Metriken, strukturiertem Logging und integrierter Alarmierung (Slack und E-Mail), um Ihre Systeme effektiv zu überwachen.
- Mehrsprachige SDKs: Native Unterstützung für Python, TypeScript und Go ermöglicht eine nahtlose Integration in eine Vielzahl von Technologie-Stacks.
- Flexible Bereitstellung: Wählen Sie zwischen der vollständig verwalteten Hatchet Cloud oder dem Selbsthosting der MIT-lizenzierten Open-Source-Version. Worker können auf Ihrer eigenen Infrastruktur für maximale Kontrolle ausgeführt werden.
- Unternehmensbereit: Entwickelt für Unternehmensanforderungen mit einer hochskalierbaren Architektur, SOC 2 Typ II-Konformität (in Prüfung) und Experten-Supportoptionen.
Anwendungsfälle für Hatchet
Hatchet ist vielseitig und besonders nützlich für:
- Asynchrone Hintergrundjobs: Auslagern von langlaufenden Aufgaben wie dem Senden von E-Mails, der Verarbeitung von Bildern/Videos oder der Erstellung von Berichten, ohne den Hauptanwendungsthread zu blockieren.
- KI- & Machine-Learning-Pipelines: Orchestrierung komplexer KI-Workflows, einschließlich Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modelltraining und Inferenz, um sicherzustellen, dass jeder Schritt zuverlässig ausgeführt wird.
- Datenverarbeitungspipelines: Aufbau skalierbarer und widerstandsfähiger Pipelines für ETL-Jobs (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Echtzeit-Datenanalyse.
- Ereignisgesteuerte Systeme: Erstellen reaktionsschneller Anwendungen, die Workflows basierend auf Benutzeraktionen, Systemereignissen oder externen Webhooks auslösen.
- Umgang mit Verkehrsspitzen: Verwendung der Warteschlange, um große, plötzliche Anfrageschübe aufzunehmen und zu verarbeiten, um die Systemstabilität und ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten.
Vorteile von Hatchet
Hatchet bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Aufgabenverwaltungssystemen:
- Zuverlässigkeit: Sein fehlertolerantes Design stellt sicher, dass kritische Aufgaben niemals verloren gehen.
- Skalierbarkeit: Die Architektur ist so aufgebaut, dass sie von kleinen Projekten bis zu den Anforderungen großer, wachstumsstarker Unternehmen skaliert werden kann.
- Kein Vendor-Lock-in: Als vollständig quelloffenes Werkzeug haben Sie die Freiheit, es selbst zu hosten und anzupassen. Sie können Worker überall ausführen und sie mit der Hatchet Cloud oder Ihrer eigenen Instanz verbinden.
- Entwicklererfahrung: Die intuitiven SDKs und umfassenden Observability-Tools vereinfachen Entwicklung, Debugging und Wartung.
- Kosteneffektiv: Mit einem großzügigen kostenlosen Plan und transparenter Preisgestaltung ist es für Projekte jeder Größe zugänglich. Die Möglichkeit des Selbsthostings bietet weitere Kostenkontrolle.
Preise und Pläne
Hatchet bietet flexible Preise für seine verwalteten Cloud- und Selbsthosting-Optionen.
- Verwaltete Cloud-Pakete:
- Kostenlos: 0 $/Monat. Ideal für Tests und kleine Projekte. Beinhaltet 2.000 Aufgabenausführungen/Tag, 1 Tag Datenaufbewahrung und Community-Support.
- Starter: 180 $/Monat. Für Systeme, die anfangen zu skalieren. Beinhaltet 20.000 Aufgabenausführungen/Tag, 1 Woche Datenaufbewahrung und erhöhte Limits.
- Growth: 425 $/Monat. Für größere Dienste mit komplexen Skalierungsanforderungen. Beinhaltet 100.000 Aufgabenausführungen/Tag, 2 Wochen Datenaufbewahrung und privaten Slack-Support.
- Enterprise: Individuelle Preise. Für komplexe Systeme mit einzigartigen Anforderungen, die benutzerdefinierte Limits, SLAs und dedizierten Support bieten.
- Selbsthosting-Supportpakete:
- Essentials: 500 $/Monat. Bietet Support mit einem 2-Werktage-SLA für selbst gehostete Instanzen.
- Enterprise: 2000 $/Monat. Bietet Premium-Support mit einem 1-Werktag-SLA, gemeinsamem Slack-Kanal und erweiterter Infrastrukturberatung.
Traffic
Latest traffic
Status
Monthly traffic trend
- 2025-9: 34.0K
- 2026-1: 45.7K
- 2026-2: 77.1K
- 2026-3: 76.3K
- 2026-4: 44.5K
- 2026-5: 51.0K
Geography
Top 5 countries / regions
- 🇬🇧Vereinigtes Königreich55.3%
- 🇺🇸Vereinigte Staaten29.0%
- 🇻🇳Vietnam7.3%
- 🇮🇳Indien4.4%
- 🇧🇷Brasilien4.0%
Traffic sources
| Source type | Percentage |
|---|---|
Direct | 82.8% |
Referral | 16.7% |
Email | 0.6% |
Top keywords
| Keyword | Cost per click |
|---|---|
| best multi agent orchestration framework free | $0.00 |
| hatchet | $0.56 |
| hatchet company | $0.00 |
| hatchet python | $0.00 |
| temporal | $1.89 |
Hatchet Alternatives
Inferable
Inferable ist eine Open-Source- und selbst-hostbare Entwicklerplattform zum Erstellen zuverlässiger, langlebiger und versionierter KI-Agenten und Workflows. Sie ermöglicht die Erstellung komplexer, langlaufender Prozesse mit Mensch-im-Kreis-Fähigkeiten (Human-in-the-Loop), strukturierten Ausgaben und On-Premise-Ausführung für maximale Sicherheit und Kontrolle.
Agenten-Builder
Portkey
Portkey ist eine umfassende LLMOps-Plattform für GenAI-Entwickler. Es bietet ein einheitliches KI-Gateway für den Zugriff auf über 1600 Modelle sowie Tools für Beobachtbarkeit, Prompt-Management, Kostenkontrolle und Sicherheit. Optimieren Sie Ihre KI-Anwendungsentwicklung vom Prototyp bis zur Produktion mit verbesserter Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Governance – alles an einem Ort.
API Management
Inngest
Inngest ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen, Orchestrieren und Skalieren zuverlässiger KI- und Backend-Workflows. Es bietet eine robuste Orchestrierungs-Engine zur Erstellung fehlertoleranter KI-Agenten und -Anwendungen mit Funktionen wie automatischen Wiederholungsversuchen, schrittweisem Debugging und vollständiger Beobachtbarkeit. Wechseln Sie vom lokalen Prototyp zur Produktion in beliebigem Maßstab und konzentrieren Sie sich auf die Produktlogik anstatt auf die Infrastrukturverwaltung.
Backend
Appsmith
Appsmith ist eine Open-Source-Low-Code-Plattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um interne Tools, Dashboards und KI-gestützte Anwendungen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu warten. Sie verbindet sich mit jeder Datenquelle, ermöglicht die UI-Erstellung per Drag-and-Drop oder natürlicher Sprache und bietet vollständige Anpassung mit JavaScript, wodurch Teams sichere, skalierbare Unternehmensanwendungen mit beispielloser Geschwindigkeit erstellen können.
Interne Tools
Nango
Nango ist eine umfassende Integrationsplattform für Entwickler, die es B2B-SaaS-Unternehmen ermöglicht, Produktintegrationen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Sie bietet vorgefertigte Konnektoren für über 400 APIs, handhabt komplexe Autorisierungsabläufe und stellt eine einheitliche API, Entwickler-Tools und eine skalierbare Infrastruktur bereit. Diese auf Entwickler ausgerichtete Open-Source-Plattform gewährleistet Flexibilität und Kontrolle und ermöglicht benutzerdefinierte, wartungsarme Integrationen.
SaaSHatchet Categories
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Related AI tools
Inngest
Inngest ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen, Orchestrieren und Skalieren zuverlässiger KI- und Backend-Workflows. Es bietet eine robuste Orchestrierungs-Engine zur Erstellung fehlertoleranter KI-Agenten und -Anwendungen mit Funktionen wie automatischen Wiederholungsversuchen, schrittweisem Debugging und vollständiger Beobachtbarkeit. Wechseln Sie vom lokalen Prototyp zur Produktion in beliebigem Maßstab und konzentrieren Sie sich auf die Produktlogik anstatt auf die Infrastrukturverwaltung.
Backend
Agentfield
Agentfield ist eine Open-Source-Steuerungsebene, die für den Aufbau und Betrieb autonomer KI-Agenten als skalierbare, beobachtbare und identitätsbewusste Microservices entwickelt wurde. Es bietet Kubernetes-ähnliche Orchestrierung, kryptografisches Identitätsmanagement und produktionsreife Infrastruktur, um die Lücke zwischen KI-Prototypen und robusten, vertrauenswürdigen Produktionsbereitstellungen zu schließen.
Orchestrierung
Trigger.dev
Trigger.dev ist eine Open-Source-Plattform für Entwickler zum Erstellen, Ausführen und Verwalten von langlebigen Hintergrundjobs und KI-Workflows. Es bietet eine robuste Infrastruktur, die Timeouts, Wiederholungsversuche und Skalierung handhabt, sodass Sie resiliente Aufgaben direkt in Ihrer TypeScript- oder Python-Codebasis schreiben können. Ideal für die Orchestrierung komplexer KI-Agenten, Datenverarbeitungspipelines und Echtzeitanwendungen ohne Serververwaltung.
Modell-Orchestrierung
Flyte
Flyte ist eine Open-Source, Cloud-native Workflow-Orchestrierungsplattform, die für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von produktionsreifen Daten-, Machine-Learning- und Analyse-Pipelines entwickelt wurde. Sie legt Wert auf Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit und ermöglicht es Teams, nahtlos von der lokalen Entwicklung zur groß angelegten Produktion überzugehen. Mit einem Python-first SDK und Unterstützung für mehrere Sprachen befähigt Flyte Datenwissenschaftler und Ingenieure, komplexe, versionierte und wartbare Workflows zu erstellen.
MLOps
Eventual
Eventual gestaltet die Zukunft der Dateninfrastruktur mit Daft, einer hochleistungsfähigen Open-Source-Abfrage-Engine für multimodale Daten. Sie ermöglicht es Ingenieuren, Bilder, Videos, Audio und Text im Petabyte-Maßstab mit der Einfachheit von SQL zu verarbeiten und so KI- und ML-Workflows drastisch zu beschleunigen, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse in verteilten Systemen erforderlich sind.
Maschinelles Lernen
Dank
Dank ist ein JavaScript-natives Open-Source-Framework zur Orchestrierung und Bereitstellung von containerisierten KI-Agenten. Es ermöglicht Entwicklern, mehrere KI-Agenten als Microservices in jeder Cloud-Infrastruktur zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren, wodurch komplexe KI-Bereitstellungen mit Docker-nativer Architektur und Echtzeitüberwachung vereinfacht werden.
Agenten-FrameworksInferable
Inferable ist eine Open-Source- und selbst-hostbare Entwicklerplattform zum Erstellen zuverlässiger, langlebiger und versionierter KI-Agenten und Workflows. Sie ermöglicht die Erstellung komplexer, langlaufender Prozesse mit Mensch-im-Kreis-Fähigkeiten (Human-in-the-Loop), strukturierten Ausgaben und On-Premise-Ausführung für maximale Sicherheit und Kontrolle.
Agenten-Builder
Dify
Dify ist eine Open-Source-Low-Code-KI-Entwicklungsplattform zum Erstellen und Betreiben von produktionsreifen generativen KI-Anwendungen. Sie ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten und Workflows, die auf RAG-Pipelines, umfassender Modellunterstützung und vollständiger Beobachtbarkeit basieren und den gesamten Entwicklungslebenszyklus von der Idee bis zur Bereitstellung vereinfachen.
KI-Agent
Jyek
Jyek ist eine KI-Agenten-Plattform, die Ziele versteht, Ausführungspläne erstellt, Werkzeuge nutzt und überprüfbare Ergebnisse für komplexe, mehrstufige Aufgaben liefert.
AutomatisierungPortkey
Portkey ist eine umfassende LLMOps-Plattform für GenAI-Entwickler. Es bietet ein einheitliches KI-Gateway für den Zugriff auf über 1600 Modelle sowie Tools für Beobachtbarkeit, Prompt-Management, Kostenkontrolle und Sicherheit. Optimieren Sie Ihre KI-Anwendungsentwicklung vom Prototyp bis zur Produktion mit verbesserter Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Governance – alles an einem Ort.
API ManagementAppsmith
Appsmith ist eine Open-Source-Low-Code-Plattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um interne Tools, Dashboards und KI-gestützte Anwendungen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu warten. Sie verbindet sich mit jeder Datenquelle, ermöglicht die UI-Erstellung per Drag-and-Drop oder natürlicher Sprache und bietet vollständige Anpassung mit JavaScript, wodurch Teams sichere, skalierbare Unternehmensanwendungen mit beispielloser Geschwindigkeit erstellen können.
Interne Tools
Langflow
Langflow ist eine visuelle Open-Source-Benutzeroberfläche zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen. Es verfügt über eine Drag-and-Drop-Oberfläche, um LLMs, Agenten und Tools zu verketten, was ein schnelles Prototyping und die Bereitstellung komplexer Workflows wie RAG und Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Es unterstützt umfangreiche Integrationen und bietet sowohl selbst gehostete als auch Cloud-Optionen.
Low-Code No-CodeNango
Nango ist eine umfassende Integrationsplattform für Entwickler, die es B2B-SaaS-Unternehmen ermöglicht, Produktintegrationen schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Sie bietet vorgefertigte Konnektoren für über 400 APIs, handhabt komplexe Autorisierungsabläufe und stellt eine einheitliche API, Entwickler-Tools und eine skalierbare Infrastruktur bereit. Diese auf Entwickler ausgerichtete Open-Source-Plattform gewährleistet Flexibilität und Kontrolle und ermöglicht benutzerdefinierte, wartungsarme Integrationen.
SaaS
Metaflow
Ein auf den Menschen ausgerichtetes Python-Framework, ursprünglich von Netflix, zum Erstellen und Verwalten von realen Data-Science-, ML- und KI-Projekten. Es vereinfacht die Workflow-Orchestrierung, das Datenmanagement und die Modellbereitstellung und ermöglicht schnelles Prototyping und skalierbare Produktionspipelines.
MLOps
ToolJet
ToolJet ist eine KI-native Open-Source-Low-Code-Plattform für Entwickler, um interne Tools schnell zu erstellen und bereitzustellen. Es integriert sich mit zahlreichen Datenquellen, APIs und KI-Modellen und ermöglicht es Benutzern, komplexe Anwendungen mit natürlichsprachlichen Anweisungen, einem visuellen Builder und benutzerdefiniertem Code zu erstellen.
Interne Tools
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