Architetture di Code Moderne: Celery, RabbitMQ, Redis o Temporal?

Scegliere il sistema di queueing giusto può determinare il successo o il fallimento della tua applicazione AI o microservizi. Ecco la guida 2025 per fare la scelta giusta.

Perché il Queueing è Più Importante che Mai

Nel mondo delle moderne applicazioni backend e AI, il codice sincrono è un limite:

Le chiamate agli LLM possono richiedere 10+ secondi
Gli agent eseguono task multi-step
I limiti delle API colpiscono duramente durante i picchi
I job in background devono sopravvivere ai restart del server

È qui che entrano in gioco le architetture di queueing. Disaccoppiano, ritentano, persistono e scalano i carichi di lavoro in modo affidabile.

Ma nel 2025, le scelte sono molte — e confuse.

I Contendenti

Confrontiamo i quattro sistemi più dibattuti:

🐍 Celery - Task Queue (con broker)

Linguaggio: Python
Punto di forza: Job ML, task semplici in background
Quando usarlo: Processing immagini, chiamate API async, job schedulati

🐰 RabbitMQ - Message Broker (AMQP)

Linguaggio: Qualsiasi
Punto di forza: Microservizi, garantisce ordinamento messaggi
Quando usarlo: Sistemi distribuiti enterprise, event-driven architecture

⚡ Redis - Key-value + Pub/Sub

Linguaggio: Qualsiasi
Punto di forza: Code velocissime, caching integrato
Quando usarlo: MVP rapidi, chatbot, notifiche real-time

⏰ Temporal - Workflow Engine + State

Linguaggio: Polyglot (Python, Go, TypeScript, Java)
Punto di forza: Workflow distribuiti con stato, retry automatici, agent AI
Quando usarlo: Orchestrazione complessa, saga pattern, AI agent multi-step

1. Celery: Il Cavallo di Battaglia Python

Ideale per:

Team Python-first
Pipeline ML
Job asincroni in background

Pro:

Nativo Python
Retry, scheduling e risultati out-of-the-box
Sintassi semplice con @task
Funziona con Redis o RabbitMQ

Contro:

Scalare oltre 1M task/giorno diventa complicato
Richiede broker esterno + worker + result backend
Visibilità limitata (a meno di Flower o stack di monitoring)

Esempio:

from celery import Celery
 
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost')
 
@app.task
def process_image(image_path):
    # Processamento immagine
    return result

Ideale per: Processamento immagini, chiamate a modelli ML, generazione PDF, alert

2. RabbitMQ: Il Purista del Protocollo

Ideale per:

Sistemi real-time
Microservizi con regole di delivery strict
Ambienti multi-linguaggio

Pro:

Protocollo AMQP robusto
Routing fine-grained (fanout, topic, direct)
Prioritizzazione e acknowledgement
Ottima osservabilità via management UI

Contro:

Eccessivo per job semplici
Richiede più conoscenza infrastrutturale
Non Python-native — si usa via Celery o kombu

Ideale per: Processamento pagamenti, servizi event-driven, IoT

3. Redis Queues: Veloce, Semplice ed Efficace

Ideale per:

Code veloci con task short-lived
MVP, backend small-scale
Pipeline LLM lightweight

Pro:

Velocità incredibile
Può servire come broker + cache + result store
Tool come RQ, Dramatiq, Taskiq lo rendono Python-friendly
Funziona con pub/sub, stream o sorted set

Contro:

Nessuna garanzia built-in come retry o ordinamento
Job persi al restart (a meno di usare Redis streams)
Nessun supporto nativo per workflow/state

Esempio con RQ:

from redis import Redis
from rq import Queue
 
redis_conn = Redis()
q = Queue(connection=redis_conn)
 
def send_email(recipient, subject, body):
    # Logica invio email
    pass
 
# Accoda il job
job = q.enqueue(send_email,
                'user@example.com',
                'Benvenuto',
                'Grazie per esserti registrato')

Ideale per: Code chat LLM, invio email asincrono, pipeline di embedding

4. Temporal: Il Futuro dei Workflow Long-Lived

Ideale per:

Workflow stateful
AI agent / tool use / pipeline RAG
Transazioni multi-step (saga pattern)
Logica di retry che sopravvive ai failure

Pro:

Durable functions con event sourcing
Retry, resume e signal dei workflow
Polyglot: Python, Go, TypeScript, Java
Dashboard visiva e osservabilità

Contro:

Curva di apprendimento
Setup infrastrutturale (a meno di Temporal Cloud)
Overhead per code di task semplici

Esempio:

from temporalio import workflow, activity
 
@activity.defn
async def process_step(data: dict) -> dict:
    # Logica dello step
    return result
 
@workflow.defn
class AIAgentWorkflow:
    @workflow.run
    async def run(self, input_data: dict) -> dict:
        # Step 1: Analisi
        analysis = await workflow.execute_activity(
            process_step,
            input_data,
            start_to_close_timeout=timedelta(minutes=5)
        )
 
        # Step 2: Decisione (può richiedere ore)
        decision = await workflow.execute_activity(
            make_decision,
            analysis,
            start_to_close_timeout=timedelta(hours=2)
        )
 
        return decision

Ideale per: Orchestrazione agent, workflow long-running, pipeline ML multi-step

Tabella Comparativa (Edizione 2025)

Celery

✅ Language-native Python
✅ Retry & scheduling
❌ Workflow distribuiti
⚠️ Visibilità & monitoring (richiede Flower)
⚠️ Scala su cluster (limitato)
❌ Gestisce agent stateful
✅ Facile da deployare

RabbitMQ

❌ Language-native Python (multilingua)
⚠️ Retry & scheduling (manuale)
❌ Workflow distribuiti
✅ Visibilità & monitoring
✅ Scala su cluster
❌ Gestisce agent stateful
⚠️ Facile da deployare (setup complesso)

Redis

✅ Language-native Python
⚠️ Retry & scheduling (manuale)
❌ Workflow distribuiti
⚠️ Visibilità & monitoring (tool esterni)
✅ Scala su cluster
❌ Gestisce agent stateful
✅ Facile da deployare

Temporal

✅ Language-native Python (e altri)
✅ Retry & scheduling
✅ Workflow distribuiti
✅ Visibilità & monitoring
✅ Scala su cluster
✅ Gestisce agent stateful
⚠️ Facile da deployare (richiede infra)

Quando Usare Cosa?

🤖 Chiamate async a modelli (GPT, summarizer)

→ Celery + Redis

Perfetto per task ML che devono essere eseguiti in background senza bloccare l'API.

⚡ Code microservizi ad alte prestazioni

→ RabbitMQ

Quando hai bisogno di routing complesso e garanzie di delivery tra servizi.

🚀 MVP GenAI o chatbot piccolo

→ Redis + RQ/Dramatiq

La soluzione più semplice per iniziare velocemente con code leggere.

🔄 Workflow AI agent multi-step (RAG, tools)

→ Temporal

Quando i tuoi agent devono eseguire task complessi con stato persistente.

📊 Logica business complessa (con stato)

→ Temporal

Saga pattern, transazioni distribuite, orchestrazione multi-servizio.

📡 Stream di eventi (non-critici)

→ Redis pub/sub

Notifiche real-time, aggiornamenti live, broadcasting semplice.

Pro Tip: Combinali

Nelle applicazioni production, setup ibridi sono comuni:

Celery per task asincroni
Redis per caching + code hot
RabbitMQ per routing messaggi
Temporal per workflow + catene di reasoning

E li orchestri usando:

FastAPI / Django
Trigger event-driven
Framework agent come LangGraph o LlamaIndex

Architettura Esempio: Sistema AI Production

┌─────────────┐
│   FastAPI   │
└──────┬──────┘
       │
       ├─→ Redis (cache + hot queue)
       │   └─→ RQ workers (task veloci)
       │
       ├─→ Celery + RabbitMQ
       │   └─→ Workers (ML inference)
       │
       └─→ Temporal
           └─→ Workflow agent multi-step

Best Practices per la Scelta

1. Inizia Semplice

Non serve Temporal se hai solo 10 job/ora. Redis + RQ è perfetto per iniziare.

2. Pensa al Failure

I tuoi task devono sopravvivere ai crash? Temporal. Sono idempotenti e veloci? Redis va benissimo.

3. Considera la Visibilità

Hai bisogno di vedere cosa sta succedendo? RabbitMQ e Temporal hanno UI eccellenti. Celery richiede Flower. Redis richiede tool esterni.

4. Valuta la Complessità

Task semplici: Celery/Redis Workflow multi-step: Temporal Routing complesso: RabbitMQ

Errori Comuni da Evitare

❌ Usare Celery per Workflow Complessi

Se hai logica condizionale, multi-step, con stato → usa Temporal.

❌ Usare Temporal per Task Semplici

Se devi solo inviare email → Celery o RQ bastano.

❌ Non Configurare il Retry

Tutti i sistemi hanno retry, ma devi configurarli correttamente:

# Celery
@app.task(bind=True, max_retries=3, default_retry_delay=60)
def fragile_task(self):
    try:
        # operazione che può fallire
        pass
    except Exception as exc:
        raise self.retry(exc=exc)

❌ Ignorare il Monitoring

Senza monitoring, debug a scala è impossibile. Usa sempre:

Flower per Celery
RabbitMQ Management per RabbitMQ
Temporal Web UI per Temporal
Redis Insight per Redis

Conclusione: Non Limitarti a Codare — Architetta

Il tuo sistema di queueing non è solo infra — è parte del ragionamento della tua app.

Scegli il sistema più semplice che supporta le tue esigenze:

Redis se hai bisogno di velocità
Celery se vuoi task Python-native
RabbitMQ se ti importa della semantica di delivery
Temporal se vuoi resilienza e stato dei workflow

Una scelta sbagliata = debug hell in scala. Una scelta giusta = backend scalabile e zen.

Risorse Utili

Hai domande su quale sistema usare per il tuo caso specifico? Contattami!