À l’intérieur de la tolérance aux pannes: Comment Temporal et DBOS créent des systèmes résilients
Explorer l’épine dorsale des flux de travail agentiques fiables
Dans le paysage en constante évolution de l’orchestration logicielle, construire des systèmes robustes capables de gérer efficacement les pannes est crucial. Temporal et DBOS émergent en tant qu’acteurs de premier plan dans la création de flux de travail agentiques résilients. Ces plateformes offrent des capacités complexes qui garantissent la tolérance aux pannes, particulièrement essentielle pour gérer des processus de longue durée pilotés par l’IA. Cet article explore les mécanismes de tolérance aux pannes et les stratégies de récupération employées par Temporal et DBOS, expliquant comment ils soutiennent des systèmes fiables et auditables.
Comprendre la tolérance aux pannes dans l’orchestration
La tolérance aux pannes dans les systèmes logiciels fait référence à la capacité de continuer à fonctionner correctement même en présence de défauts ou d’erreurs. Pour les flux de travail agentiques—systèmes qui intègrent le raisonnement des modèles de langage de grande taille (LLM), les contributions humaines et les intégrations d’outils—le maintien d’un fonctionnement ininterrompu est primordial. Temporal et DBOS abordent cela grâce à des stratégies sophistiquées de gestion des échecs et d’assurance de la récupération.
L’approche de Temporal pour la tolérance aux pannes
Temporal se distingue par ses capacités de relecture déterministe, une fonctionnalité vitale pour maintenir l’intégrité des processus sur des orchestrations pouvant durer des mois. Au cœur de la tolérance aux pannes de Temporal se trouve sa capacité à rejouer de manière déterministe les historiques de workflows. En enregistrant un historique d’événements immuable qui inclut chaque activité, signal et minuterie, Temporal s’assure que les workflows peuvent reprendre à tout moment après un échec. Cette exécution déterministe garantit que la même entrée conduit toujours au même résultat à moins qu’elle ne soit modifiée par des signaux externes, permettant une récupération exacte après des pannes.
Le système de Temporal emploie également des mécanismes tels que des minuteurs durables et une gestion résiliente des signaux. Les minuteurs dans Temporal sont des citoyens de première classe, ce qui signifie qu’ils ne sont pas seulement des rappels mais des parties intégrantes de la logique du workflow qui sont persistées et assurées de se déclencher précisément une fois, après une panne. Pendant ce temps, les interactions avec les humains, critiques dans les systèmes agentiques, sont facilitées par des signaux, qui sont mis en tampon de manière durable. Cette configuration permet aux workflows en pause pour des approbations humaines de reprendre sans accroc.
De plus, le versionnement de l’ID de build de Temporal permet des mises à jour plus sûres et une maintenance des workflows sans interruption, une fonctionnalité essentielle lorsque des systèmes doivent fonctionner en continu et sans faille sur de longues périodes.
DBOS: Tolérance aux pannes transactionnelle
En revanche, DBOS utilise une approche centrée sur la base de données pour la tolérance aux pannes. Il tire parti des sémantiques transactionnelles “exactement une fois” au sein de sa fondation de base de données pour s’assurer que les actions sont complétées correctement une fois et une seule.
DBOS met l’accent sur l’auditabilité grâce à une approche “SQL-first”, stockant des journaux transactionnels complets qui facilitent le traçage et l’audit facile de chaque changement. Ce système bénéficie particulièrement aux équipes qui privilégient déjà des bases de données comme PostgreSQL comme principaux outils opérationnels.
Lorsqu’il s’agit de gérer des interactions externes, qui sont intrinsèquement moins déterministes, DBOS s’appuie sur des modèles “outbox/inbox” combinés à des clés idempotentes pour coordonner. Cette approche garantit que les opérations impliquant des services externes, tels que les API ou les interactions LLM, maintiennent leur intégrité et peuvent être réessayées de manière fiable sans effets secondaires non désirés.
Stratégies de récupération: Temporal vs DBOS
La récupération dans Temporal et DBOS implique différentes stratégies reflétant leurs philosophies architecturales. L’exécution déterministe et l’historique de relecture d’événements de Temporal permettent à tout processus échoué de redémarrer sans perdre son état, assurant une progression du workflow “exactement une fois” malgré de multiples exécutions d’activités potentielles.
En revanche, DBOS se concentre sur les frontières transactionnelles pour la récupération. Il offre un haut degré d’auditabilité en maintenant des journaux complets au sein d’une base de données relationnelle, rendant les efforts de récupération à la fois traçables et réalisables avec un minimum de frais généraux. DBOS s’adresse bien aux environnements où les transactions de base de données sont la norme, fournissant une tolérance aux pannes robuste grâce aux opérations SQL standard.
Conclusion: Choisir le bon cadre pour la résilience
Le choix entre Temporal et DBOS dépend des exigences spécifiques de vos flux de travail, principalement déterminées par la nature de vos processus et l’environnement opérationnel. Temporal est particulièrement adapté pour les orchestrations complexes nécessitant une tolérance aux pannes déterministe, des interactions humaines et des mécanismes de récupération robustes qui s’étendent sur de longues durées.
DBOS, en revanche, offre un choix convaincant pour les équipes centrées sur les bases de données nécessitant des systèmes d’audit intégrés au SQL avec un accent sur l’intégrité transactionnelle. Son approche permet une intégration transparente dans des plateformes de données existantes, surtout pour les équipes utilisant des pistes d’audit solides.
En fin de compte, qu’il s’agisse de s’orienter vers la voie déterministe de Temporal ou l’intégrité transactionnelle de DBOS, chaque système offre des avantages distincts pour construire des flux de travail agentiques résilients et évolutifs, cruciaux pour des processus futurs pilotés par l’IA. Comprendre ces nuances aide les organisations à déployer et maintenir les systèmes avec confiance dans leurs capacités de fonctionnement continu.