GCP Workflows vs AWS Step Functions vs Temporal

状态化工作流编排工具帮助工程师可靠地协调跨服务的多步骤流程。Google Cloud Workflows（GCP Workflows）和AWS Step Functions是完全托管的云服务，用于将工作流定义为一系列步骤/状态，而Temporal是一个开源编排引擎，开发者可以自托管或通过托管服务使用。三者都旨在通过内置可靠性处理长时间运行的状态化任务序列。本文从高级工程师的角度比较GCP Workflows、AWS Step Functions和Temporal，重点关注开发者可用性和体验。我们检查它们的工作流建模方法、错误处理能力、可观察性、成本与扩展性考虑以及部署模型。目标是以供应商中立的方式帮助您为用例选择正确的工具。

工作流建模方法（可视化 vs 基于代码）

GCP Workflows和AWS Step Functions – 声明式定义

两者都使用声明式语法建模工作流，但风格不同。AWS Step Functions使用Amazon States Language（基于JSON，通过工具支持YAML）表达工作流。每个状态机（工作流）在Step Functions中由JSON中的状态和转换定义，您可以使用AWS的Workflow Studio进行可视化设计。Google Cloud Workflows使用自己的基于YAML的DSL（或JSON）来描述按顺序执行的步骤序列。在GCP的YAML中，步骤隐式流向下一个，除非另有指示，类似于编码风格。两个系统都支持条件分支（例如AWS Choice状态、GCP switch语句）和循环，但您将它们作为配置编写，而不是编写通用代码。

示例：一个简单的“Hello World”工作流说明了语法差异。在AWS Step Functions JSON中，每个状态必须声明其Type和显式Next状态或结束状态。在GCP Workflows YAML中，步骤按顺序列出，带有可选的next标签。例如，AWS Step Functions定义在JSON中可能如下开始：

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{
  "StartAt": "Hello",
  "States": {
    "Hello": {
      "Type": "Pass",
      "Result": "Hello",
      "Next": "World"
    },
    "World": {
      "Type": "Pass",
      "Result": "World",
      "End": true
    }
  }
}

而GCP Workflows YAML中的等效内容更简洁：

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main:
  steps:
    - Hello:
        next: World
    - World:
        return: "World"

两者都实现相同的结果（将“Hello”传递给“World”），但YAML感觉更接近脚本，具有隐式排序，而JSON是显式状态机。这里的开发者体验取决于偏好：一些工程师发现YAML/JSON定义对于简单流程很直接，尤其是使用可视化编辑器时。AWS的控制台将从JSON渲染状态机图，让您可视化设计和跟踪执行。GCP的控制台允许部署和查看执行，尽管其编辑主要是基于文本的（一些社区工具可以可视化YAML）。这些声明式方法需要以声明式描述工作流并通过JSON路径或变量处理数据的心态，这可能比编写代码更不熟悉。好处是编排器为您处理流程，对于Step Functions，许多服务集成以最少的代码抽象（例如，通过引用特殊ARN模式调用AWS服务）。GCP Workflows类似地提供内置连接器，轻松调用Google Cloud API，将它们视为步骤，无需编写完整的HTTP调用。

Temporal – 代码优先工作流

相比之下，Temporal采用编程方法。开发者使用Temporal的SDK在通用编程语言（Go、Java、Python等）中编写工作流定义。Temporal工作流本质上是一个注释/注册为工作流的函数，您通过调用代码中的活动（任务）进行编排。这意味着您的工作流逻辑存在于标准代码中，带有循环、条件语句和函数调用，而不是JSON/YAML图。例如，在基于Java的Temporal工作流中，您可能编写：

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// Inside a Temporal Workflow method:
String data = activities.fetchData();   // call an activity
try {
    String result = activities.processData(data);
    activities.sendResult(result);
} catch (ActivityFailure e) {
    activities.handleFailure(data);
    throw e;
}

这里，序列和错误处理用正常的try/catch和方法调用表达。Temporal的引擎将在幕后持久化每个步骤的状态，因此即使看起来像常规代码，它也能在进程崩溃或重启后存活。开发者体验类似于编写标准服务：您获得编译时类型检查，并可以在工作流代码上使用IDE重构、单元测试和调试技术。这对于复杂逻辑可能是一个巨大优势——正如一位工程师指出的，大型工作流在代码中管理比在“10倍行数的JSON”中更容易。然而，代码优先工作流需要理解Temporal的规则（例如确定性执行）并运行工作进程。没有内置的流程图，尽管Temporal提供Web UI查看工作流历史。

总结来说，可视化与基于代码归结为偏好和复杂性。AWS Step Functions（以及在某种程度上GCP Workflows）在以最少的代码使用声明式定义和控制台突出执行路径可视化编排云服务方面表现出色。Temporal对于喜欢将工作流逻辑编写为代码以获得最大灵活性并与正常开发工具集成的开发者表现出色。每种方法影响您设计和维护工作流的方式——对于更简单的服务集成，可视化/配置模型可能足够，而对于具有许多条件路径的复杂业务逻辑，Temporal的代码方法可以提供更多灵活性。

错误处理、重试和补偿逻辑

健壮的错误处理在工作流编排中至关重要，所有三个解决方案都提供机制来处理故障并为可靠性实现重试或补偿逻辑。在理想世界中，每个任务都会在第一次尝试时成功——实际上，任务可能失败或需要重试，工作流必须优雅地恢复或根据需要回滚。

AWS Step Functions

Step Functions在其状态定义中具有用于错误处理的内置原语。每个状态（尤其是Task状态）可以包括一个Retry字段，指定重试策略（例如重试哪些错误类型、多少次、指数退避）和一个Catch字段，指定失败时的回退。例如，您可能定义一个状态：

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"DoPayment": {
  "Type": "Task",
  "Resource": "<Lambda ARN>",
  "Retry": [{
      "ErrorEquals": ["TransientError"],
      "IntervalSeconds": 5,
      "MaxAttempts": 3,
      "BackoffRate": 2.0
  }],
  "Catch": [{
      "ErrorEquals": ["States.ALL"],
      "Next": "PaymentFailed"
  }],
  "Next": "Shipping"
}

这意味着“在TransientError上尝试DoPayment任务最多3次，使用指数退避，如果任何错误（States.ALL）仍然发生，转到PaymentFailed状态。”这样的定义让您声明式地编码弹性行为。Step Functions还通过链接状态支持补偿逻辑——例如，在失败后，您可能在Catch路径中调用特定的“撤销”Lambda函数。然而，实现saga（跨多个步骤的事务补偿）需要设计状态机以跟踪哪些步骤成功并调用适当的补偿操作，这可能变得复杂。（旧版本的Step Functions使saga模式棘手，尽管新功能如动态并行性和更新的SDK使其更可行。）

GCP Workflows

Google Workflows类似地使用YAML中的try/except块进行结构化错误处理。您可以将一个或多个步骤包装在try子句中，然后提供except子句以将错误捕获为变量并执行恢复步骤。例如，工作流步骤可以编写为：

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- call_api:
    try:
      call: http.get
      args: { url: "https://example.com/api" }
      result: api_response
    except:
      as: e
      steps:
        - log_error:
            call: sys.log
            args: { message: ${"API failed: " + e.message} }
        - compensate:
            call: someCompensationTask
        - raise: ${e}    # rethrow if needed

这将尝试HTTP调用，并在任何错误时捕获错误信息在e中，记录它，执行补偿步骤，然后重新抛出错误（可能被外部作用域捕获或导致工作流失败）。GCP Workflows还支持步骤的retry属性或使用预定义的重试策略以方便。GCP和AWS都让您控制重试间隔、最大尝试次数和退避。GCP Workflows中的一个好功能是能够定义命名重试策略（带有最大尝试次数等规则）并在步骤中重用，避免重复。实际上，GCP和AWS提供非常相似的错误处理能力——它们确保如果任务失败，您可以捕获异常，以某种方式重试，或将工作流路由到备用步骤来处理失败。这些机制为构建可靠工作流提供了“管道”。

Temporal

Temporal的哲学是错误处理是您代码的一部分，由平台的内置可靠性丰富。每个Temporal活动调用可以通过SDK配置自动重试策略（例如重试5次，使用指数退避），如果活动失败，Temporal将为您执行。在您的工作流代码中，您还可以使用标准try/catch逻辑实现自定义补偿。例如，实现Saga模式很简单：在每个成功活动后，注册一个补偿活动，以便在需要时稍后执行。Temporal Java SDK甚至提供Saga类实用程序——您可以在进行中添加补偿回调，如果发生错误，调用saga.compensate()以相反顺序运行所有累积的补偿。这很强大，因为您的补偿逻辑可以根据需要动态（例如仅补偿实际运行的步骤）。Temporal的方法本质上给您完全灵活性：由于您编写代码，您可以用任何您想要的逻辑处理错误——重试可以手动或通过注释完成，不同的异常可以触发不同的代码路径等。此外，Temporal保证每个活动的恰好一次执行或将工作流标记为失败，因此您不会得到部分模糊性——您要么在代码中处理失败，要么让工作流失败并可能向前修复。需要注意的一点：Step Functions和GCP Workflows在其域内也保证至少一次或恰好一次执行语义，但作为开发者，您通过JSON/YAML配置这些。使用Temporal，这些保证是内置的，您在代码中处理“失败时做什么”。

总结来说，所有三个平台都支持健壮的错误处理和重试。AWS Step Functions和GCP Workflows提供声明式旋钮用于重试和捕获/回退状态，使配置常见策略变得容易（Step Functions在内部“走极端”以确保没有步骤在错误时被静默丢弃）。Temporal，作为代码驱动，为复杂补偿逻辑和细粒度错误处理提供更多灵活性——开发者可以利用熟悉的try/catch模式，甚至更新运行中的工作流或以编程方式回滚状态，这在托管服务中更难或不可能（您不能修改运行中的Step Functions执行）。选择它们之间可能取决于您的故障恢复需求有多复杂：简单的重试和捕获在所有中都同样覆盖，但如果您预期复杂的回滚序列或动态错误响应，在Temporal中实现这些在代码中可能更直接。

可观察性和监控

运行时可见性是工作流开发者体验的关键部分——您需要知道工作流内部发生了什么，故障发生在哪里，步骤需要多长时间等。三个平台以不同方式处理可观察性，但都旨在提供对工作流执行的洞察。

AWS Step Functions

Step Functions的优势之一是在AWS控制台中的可视化执行跟踪。当您运行状态机时，控制台显示工作流的图形图，每个状态在执行或失败时高亮显示，您可以单击状态查看输入/输出数据和错误详情。这使得调试直观：您字面上看到哪个步骤失败（红色）在整个流程的上下文中。在底层，Step Functions发出执行历史事件（状态进入、成功、失败等），您也可以通过API或CloudWatch Logs获取（如果启用日志记录）。AWS为Step Functions执行提供CloudWatch指标——例如，像ExecutionsStarted、ExecutionsSucceeded、ExecutionsFailed和执行时间等指标自动发布。您可以在这些上设置CloudWatch警报（例如，如果工作流失败则警报）。每个状态机可以配置将其详细执行历史发送到CloudWatch Logs，允许聚合日志或跨许多运行跟踪问题。实际上，AWS控制台的实时可视化和CloudWatch指标/日志的组合提供了一个相当健壮的可观察性工具包。许多第三方工具（Datadog、Dynatrace等）也与Step Functions指标集成。对于分布式跟踪，Step Functions本身不原生与AWS X-Ray集成（截至目前），但它调用的服务（如Lambda）可以被跟踪，因此您可能需要手动关联。

GCP Workflows

Google Cloud Workflows类似地与Google的Cloud Operations套件（前Stackdriver）集成。默认情况下，Workflows将发送执行日志到Cloud Logging和指标到Cloud Monitoring。每个工作流执行的步骤和结果可以在GCP控制台中查看；您可以检查执行步骤的历史以查看每个步骤的输入/输出。Cloud Monitoring提供指标，如执行次数、执行延迟和错误。事实上，GCP Workflows定义了一组指标类型（例如，步骤计数、回调计数等），每个工作流记录。开发者可以像对任何Google Cloud服务一样在这些指标上设置仪表板或警报。对于日志记录，每个步骤的执行（以及工作流中的任何显式sys.log调用）可以在Cloud Logging中找到，使得通过读取错误堆栈或自定义日志来排查失败运行变得简单。虽然GCP的UI可能没有AWS相同的图形状态机图，但它按顺序列出步骤及其状态。简而言之，可观察性是内置的：您不需要做太多来获得工作流的基本监控——平台将记录日志和指标。这对于理解性能（例如，哪个步骤慢）和可靠性（错误率等）很有价值。

Temporal

Temporal中的可观察性更多是开发者驱动的，但相当强大。由于Temporal工作流在您的应用环境中运行，您可以自由地用标准工具检测它们。Temporal本身提供几层可见性：

• 工作流历史：每个Temporal工作流都有一个完整的事件历史（由Temporal服务器存储），您可以查询。Temporal的Web UI暴露这个——您可以看到每个事件（开始、每个活动计划/完成、任何计时器或信号事件）并深入详情。这对于调试特定执行很好，尽管比高级流程图更底层。
• 日志记录：您控制活动和工作流内的日志记录（使用您语言的日志框架）。Temporal确保日志可以包括工作流标识符等，因此您可以跟踪给定执行的日志。在一些SDK中还有支持标记日志或将它们发送到外部系统。
• 指标和跟踪：Temporal从服务器（和客户端）暴露指标，可以由Prometheus或其他监控系统收集。这些包括任务队列延迟、工作流执行计数等。此外，如果您想跟踪通过工作流和它们调用的服务，您可以用OpenTelemetry检测工作流以进行分布式跟踪。本质上，您必须设置可观察性管道（由于您托管Temporal或使用其云，您会将其连接到您的监控解决方案），但所有钩子都在那里。例如，Temporal Cloud提供内置指标和UI用于一些开箱即用的监控。
• 测试和调试：Temporal开发者体验的一个大优点是您可以在代码中单元测试工作流（使用Temporal测试库）甚至逐步调试它们（有一些限制），就像它们是常规代码一样。这不是生产中的“监控”，但它大大提高了开发期间的信心和可调试性。

总体而言，AWS和GCP的托管服务提供即用型可观察性——只需使用平台并检查控制台或CloudWatch/Cloud Logging以获取洞察。这很方便，需要很少的努力来设置。Temporal也提供高度洞察，但它依赖于您利用其工具并与您自己的监控堆栈集成（一个有经验的团队可能更喜欢，因为他们可以插入现有的可观察性系统）。Temporal的优势是能够进行深度调试（例如重放工作流执行）和细粒度监控，因为您可以轻松地从工作流代码发出自定义指标或日志。选择时，考虑内置可视化跟踪有多重要（AWS Step Functions在那里表现出色），以及您是否舒适为自运行系统（Temporal）设置可观察性 versus 使用云提供的开箱即用功能。

部署模型（托管服务 vs 自托管）

部署模型是这些工具之间的根本区别。AWS Step Functions和GCP Workflows分别是AWS和Google Cloud提供的完全托管服务。没有服务器需要您管理，没有升级或补丁——您只需通过API/控制台使用服务，云提供商以高可用方式运行底层编排引擎。这提供了极大的便利：您的重点是开发工作流定义和任务代码（如Lambda函数或Cloud Functions），而不是编排器本身的可靠性。AWS和Google都自动处理工作流引擎的冗余、故障转移和扩展。权衡是您绑定到该云环境。Step Functions仅在AWS区域中可访问，并使用AWS身份（IAM）操作；GCP Workflows类似地在GCP项目中使用GCP IAM。

相比之下，Temporal开始时是自托管解决方案（Uber的Cadence项目的演变）。使用Temporal通常意味着您将在您的环境中部署Temporal服务器（包括多个微服务和数据库）——无论是在本地、在您自己的云基础设施上，甚至是在您的笔记本电脑上用于开发。这给您很多控制：您可以在任何云或混合环境中运行工作流，并跨边界集成服务。它是开源的，因此您不依赖于单个供应商的云。明显的缺点是操作开销。您需要确保Temporal服务器运行，配置持久存储（Temporal依赖于像Cassandra或MySQL/Postgres的持久存储），并处理扩展和更新。选择Temporal的团队通常这样做是因为他们需要灵活性（或想避免云锁定）并愿意投资操作它，或者因为他们需要工作流在自己的数据中心或跨多个云中运行。现在有Temporal Cloud，由Temporal Technologies提供的托管服务，试图提供两全其美（Temporal的功能作为托管服务交付）。那可以消除大多数操作负担，但它引入了新的供应商关系（Temporal作为提供商）而不是您的主要云提供商。

决定时，考虑这些点：

• 与现有基础设施的集成：如果您的堆栈已经全在AWS上，使用Step Functions是一个自然契合——它与AWS安全（IAM角色）和其他服务无缝工作。类似地，GCP Workflows整齐地融入GCP的生态系统。如果您有多云策略或本地需求，Temporal突出，因为您可以在任何地方运行它，甚至跨云编排。例如，Temporal可以从同一工作流调用AWS和GCP服务（因为您编写代码这样做），而Step Functions可以轻松调用AWS服务但需要像HTTP任务这样的东西来调用外部AWS（GCP Workflows可以通过HTTP调用AWS API但缺乏直接AWS集成）。
• 维护和可靠性：使用托管服务意味着AWS或Google负责编排器的正常运行时间。这些服务带有高SLA，您不需要担心修补工作流引擎中的错误。Temporal给您更多责任 here——您必须定期升级它并监控Temporal集群的健康。也就是说，Temporal构建为容错（例如，如果工作进程崩溃，工作流不会丢失状态）。
• 无服务器 vs 非无服务器：Step Functions