Kestra vs. n8n – Vergleich, Einsatzbereiche und Erfahrungen

Marco Griep

Geschrieben von Marco Griep

Automatisierung spielt eine entscheidende Rolle, um IT- und Geschäftsprozesse effizient zu gestalten. In meiner Arbeit setze ich sowohl Kestra als auch n8n ein, um unterschiedliche Anforderungen optimal zu bedienen. Während Kestra für technische Automatisierungen und Infrastructure as Code (IaC) zuständig ist, nutze ich n8n für Geschäftsworkflows, Reporting und KI-Integrationen. In diesem Beitrag erläutere ich die Stärken, Schwächen, Vor- und Nachteile beider Systeme und beantworte häufige Fragen, die Nutzer zu diesen Plattformen stellen.

Was ist Kestra?

Kestra ist eine Open-Source-Orchestrierungsplattform, die Workflows sowohl zeit- als auch ereignisgesteuert automatisieren kann. Mit einer deklarativen YAML-Syntax und einer übersichtlichen Oberfläche lassen sich komplexe Prozesse effizient gestalten. Kestra bietet über 600 Plugins und ermöglicht die Integration mit unterschiedlichsten Datenquellen und Tools. Genau hier ist der erste Wichtigste Unterschied, Kestra ist komplett deklartiv, das hat diverse Vorteile: Denn damit lassen sich alle Workflows gut als Textdatei in Git abspeichern und zwischen Kestra Instanzen transfieren.

Was ist n8n?

n8n ist eine node-basierte Workflow-Automatisierungsplattform mit visueller Oberfläche - ähnlich wie node-red. Sie unterstützt über unzählige Integrationen und erlaubt es, benutzerdefinierten JavaScript einzubinden. Dadurch können sowohl einfache als auch komplexe Automatisierungen umgesetzt werden. n8n kann sowohl selbst gehostet als auch in der Cloud betrieben werden.

Die wichtigsten Unterschiede (Meiner Meinung nach)

N8N nutzt NodeJS im Hintergrund, dementsprechend ist Custom Code primär in JavaScript zu schreiben, bei Kestra liegt die Wahl bei dir. Python funktioniert in Kestra extrem gut, ebenso go. Wer also lieber Python im Einsatz hat, wird mit Kestra vielleicht eher Glücklich. Wer in n8n Python einsetzen will muss es in Dockerfile integrieren oder sich eine Flask API bauen die N8n dann ansprechen kann. Für kleinere Scripte Overkill.

Beispiel Workflow mit N8n - SQL Dump Sicherung von MySQL Datenbank

Dieser Beispiel Workflow in n8n zeigt wie man automatisiert von einer MySQL Datenbank ein SQL Dump erstellt und dieses in einem S3 Bucket sichert. Fairerweise ist dieser Workflow recht unspektakulär, hier einfach nur der Docker Container das Heavy Lifting übernimmt. N8n Workflow

In der Node von MySQL Dump steht folgendes:


  docker run --rm \
  -e AWS_ACCESS_KEY_ID="xxxxx" \
  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY="xxxxx" \
  -e AWS_ENDPOINT_URL="https://s3-eu-central-1.ionoscloud.com" \
  -e COMPRESSION="bzip2" \
  -e DB_DUMP_TARGET="s3://mg-xxxxx-server-01/sql_dumps/mysql/db_gits_umami" \
  -e DB_PASS="xxxxx" \
  -e DB_SERVER="mysqlxxxxx.netcup.net" \
  -e DB_USER="k253960_umami_analytics" \
  -e DEBUG="true" \
  -e RUN_ONCE="true" \
  -e TZ="Europe/Berlin" \
  databack/mysql-backup:v0.12.0

Beispiel Workflow mit n8n - Ideenfindung für neue Blogartikel

Dieser Workflow in n8n nutzt die OpenAI Integration um Ideen für neue Blogartikel zu generieren. Der Workflow startet mit einem Zeittrigger, der täglich ausgeführt wird. Anschließend wird eine Anfrage an die OpenAI API gesendet, um kreative Vorschläge zu erhalten. Die generierten Ideen werden dann an meine Mailadresse geschickt.

Kestra ist meiner Meinung nach jedoch schwieriger zu lernen und hat eine steilere Lernkurve als n8n. Zwar sind sich die Tools sehr ähnlich und Konzepte lasse sich gut übertragen, jedoch brauch in in Kestra wesentlich länger für manche Tasks als in n8n, gerade AI-Agent Prozesse finde ich in n8n wesentlich leichter. Es ist sehr einfach möglich den Python Code in ein Git Repo zu haben (Für Versionskontrolle) diesen Code in Kestra zu pullen und auszuführen.

Beispiel-Workflow mit Kestra

Folger Code zeigt in Kestra wie man von einer Systeme-API (z.B. REST API) Serverdaten abruft, ein Ansible Playbook erstellt und alle Systeme durchpatcht.


id: patch_all_systems
namespace: company.infrastructure
tasks:
  - id: get_systems_information
    type: io.kestra.plugin.core.http.Request
    contentType: application/json
    headers:
      Authorization: "{{ secret('API_SYSTEMS_TOKEN') }}"
    uri: https://api-systems.home.lan/systems
  - id: save
    type: io.kestra.plugin.scripts.shell.Commands
    commands:
      - echo '{{ outputs.get_systems_information.body }}' >> data.json
      - cat data.json
    outputFiles:
      - "data.json"
  - id: create_ansible_playbook
    type: io.kestra.plugin.scripts.python.Commands
    beforeCommands:
      - python -m venv venv
      - . venv/bin/activate
    commands:
      - python create_ansible_playbook/main.py
    inputFiles:
      data.json: "{{ outputs.save[\"outputFiles\"][\"data.json\"] }}"
    logLevel: INFO
    namespaceFiles:
      enabled: true
    outputFiles:
      - hosts.txt
    targetOS: LINUX
    taskRunner:
      type: io.kestra.plugin.core.runner.Process
  - id: trigger_ansible_updates
    type: io.kestra.plugin.ansible.cli.AnsibleCLI
    beforeCommands:
      - apk update && apk add sshpass
      - mkdir p -m 0700 ~/.ssh
      - cp id_rsa ~/.ssh/id_rsa
      - chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
    commands:
      - cp ansible.cfg /etc/ansible/ansible.cfg
      - ansible-playbook -i inventory.ini  --limit all playbook.yml
    inputFiles:
      inventory.ini: "{{ outputs.create_ansible_playbook.outputFiles[\"hosts.txt\"] }}"
      playbook.yml: "{{ read(\"ansible/playbooks/update_all.yml\") }}"
      ansible.cfg: |
        [defaults]
        host_key_checking = false
      id_rsa: "{{ secret('SSH_PRIVATE_KEY') }}"
    taskRunner:
      type: io.kestra.plugin.scripts.runner.docker.Docker

Genau für solche Infrastructure as Code Aufgaben ist Kestra meiner Meinung nach perfekt geeignet. Diesen Prozess in n8n abzubilden habe ich noch nicht hinbekommen.

Vor- und Nachteile im Vergleich

Kestra

Vorteile:

Unterstützt Infrastructure as Code mit Tools wie Terraform und Ansible
Deklarative YAML-Syntax für Workflow-Definitionen
Skalierbar und für komplexe Datenpipelines geeignet

Nachteile:

Eingeschränkte visuelle Benutzeroberfläche im Vergleich zu n8n
Steilere Lernkurve für Einsteiger

n8n

Vorteile:

Visuelle, benutzerfreundliche Oberfläche
Über 500 Integrationen mit verschiedensten Diensten
Unterstützt benutzerdefinierten Code für erweiterte Automatisierungen

Nachteile:

Für sehr komplexe technische Automatisierungen weniger geeignet
Performance kann bei umfangreichen Workflows beeinträchtigt werden

Persönlicher Einsatz

Ich nutze Kestra primär für technische Automatisierungen, insbesondere im Bereich Infrastructure as Code mit Terraform und Ansible. Die deklarative YAML-Syntax und umfangreiche Plugin-Unterstützung ermöglichen effiziente und skalierbare Workflows.

Für Geschäftsprozesse, Reporting und die Integration von KI-Tools setze ich n8n ein. Die visuelle Oberfläche und die Vielzahl an Integrationen erleichtern die Erstellung komplexer Workflows ohne tiefgehende Programmierkenntnisse.

Beide Plattformen haben ihre Stärken und eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfälle. Kestra ist besonders für technische Automatisierungen und Infrastructure as Code geeignet, während n8n sich hervorragend für Geschäftsprozesse und Reporting eignet. Durch den parallelen Einsatz beider Tools lassen sich umfassende Automatisierungslösungen realisieren, die sowohl technische als auch geschäftliche Anforderungen abdecken.