Die 5 besten Infrastructure Automation Tools für DevOps-Teams

Was sind Infrastructure Automation Tools?

Infrastructure Automation Tools, auch als Workload Automation (WLA) oder Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP) bezeichnet, ermöglichen es DevOps- und IT-Operations-Teams, komplexe Jobs und Prozesse über On-Premises-, Cloud- und hybride Umgebungen hinweg automatisiert zu definieren, zu planen und zu überwachen, ganz ohne manuelle Eingriffe.

Moderne Plattformen gehen dabei weit über eine einfache zeitbasierte Ausführung hinaus. Sie unterstützen ereignisgesteuerte Trigger, die Verwaltung systemübergreifender Abhängigkeiten sowie Jobs-as-Code, die sich nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren lassen.

➜ Weiterlesen: Die Zukunft der Workload Automation: Zentrale Erkenntnisse aus der aktuellen EMA-Studie

Der Gartner Magic Quadrant für Service Orchestration and Automation Platforms 2025 beziffert den Markt auf 3,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, mit einem Wachstum auf 4,9 Milliarden US-Dollar bis 2028. Das zeigt deutlich, dass Unternehmen zunehmend einzelne Scheduling-Lösungen konsolidieren und auf zentrale Automatisierungsplattformen setzen, anstatt verschiedene Tools parallel zu betreiben.

Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

• Weniger manuelle Übergaben zwischen DevOps-, Data- und Operations-Teams

• Schnellere Störungsbehebung durch automatisierte Fehlerbehandlung und Retry-Mechanismen

• Systemübergreifende Transparenz über Job-Abhängigkeiten und potenzielle SLA-Risiken

• CI/CD-native Workflows durch Jobs-as-Code und Git-basiertes Versionsmanagement

• Geringeres Betriebsrisiko durch die Ablösung veralteter und unzureichend dokumentierter Skripte

Die 5 besten Infrastructure Automation Tools im Überblick

1. Beta Systems: Die beste Lösung für Enterprise-IT- und Infrastructure Automation

Die Beta Systems ANOW! Suite vereint Workload Automation, Orchestrierung und Observability in einer einzigen cloudnativen Plattform. Gleichzeitig ist sie die einzige Lösung in diesem Vergleich, die konsequent auf europäische digitale Souveränität ausgerichtet ist.

Gartner hat Beta Systems im Magic Quadrant 2025 für Service Orchestration and Automation Platforms als Leader ausgezeichnet und hebt dabei insbesondere die überdurchschnittliche Kundenbindung sowie die Produktstrategie hervor, die moderne Datenplattformen wie Snowflake und Databricks ebenso umfasst wie IBM Z Mainframe-Umgebungen.

Die wichtigsten Funktionen der Beta Systems ANOW! Suite

Nachfolgend finden Sie die Funktionen, durch die sich die ANOW! Suite besonders auszeichnet.

• Infinite Integration Framework

  Neben mehr als 500 sofort einsatzbereiten Konnektoren ermöglicht ANOW! Automate die Erstellung individueller Integrationen per API, CLI oder JavaScript. Dadurch lassen sich auch Systeme anbinden, die nicht Teil der Standardbibliothek sind, ganz ohne auf zukünftige Hersteller-Roadmaps warten zu müssen.

  

• OpenTelemetry-native Observability

  ANOW! Observe integriert OpenTelemetry (OTEL) direkt in die Orchestrierungsplattform. DevOps-Teams profitieren dadurch von Anomalieerkennung in Echtzeit sowie Prognosen zu potenziellen SLA-Verletzungen über eine zentrale Oberfläche. Gartner hebt diese zentrale Transparenz ausdrücklich als wichtiges Alleinstellungsmerkmal hervor.

  

• Jobs-as-Code für CI/CD

  Automatisierungsartefakte werden als standardisierte JSON-Definitionen verwaltet und lassen sich vollständig in Git-basierte Entwicklungsprozesse integrieren. DevOps-Teams können Automatisierungs-Workflows dadurch genauso versionieren, branchen, taggen und vergleichen wie Anwendungscode.

Wo Beta Systems ANOW! besonders überzeugt

• Migration von Legacy-Schedulern: Zero-Touch-Migrationstools unterstützen Unternehmen beim Wechsel von BMC Control-M, Broadcom Automic, AutoSys und ähnlichen Plattformen, ohne bestehende Jobdefinitionen neu erstellen zu müssen.

• Datensouveränität und integrierte Plattform: Als europäischer Anbieter unterstützt die ANOW! Suite Anforderungen an Datenresidenz und Compliance (DSGVO, DORA) und vereint Workload Automation, Observability und Compliance in einer einzigen Plattform statt in mehreren Einzellösungen.

Wo Beta Systems ANOW! Schwächen zeigt

• Begrenzte Sprachunterstützung der Benutzeroberfläche: Die Plattform ist derzeit in Englisch, Deutsch, Japanisch und Polnisch verfügbar. Eine umfassende Modernisierung der Benutzeroberfläche befindet sich bereits in Umsetzung.

• Für komplexe IT-Landschaften konzipiert: Unternehmen mit einfachen Scheduling-Anforderungen in einer einzelnen Systemlandschaft benötigen unter Umständen nicht den gesamten Funktionsumfang der Plattform.

Kundenbewertungen

Ein verifizierter Nutzer berichtet: „Ich nutze die ANOW! Suite als zentrale Plattform, um meine täglichen Workflows zu verwalten und effizient zu organisieren. Sie hilft mir dabei, Aufgaben zu strukturieren, Fortschritte nachzuverfolgen und jederzeit den Überblick über laufende Aktivitäten zu behalten. Besonders gefällt mir, dass alles auf einer zentralen Plattform zusammengeführt wird. Dadurch werden Aufgabenverwaltung und Monitoring deutlich einfacher und ich behalte jederzeit den Überblick über meine Workflows.“

Ein weiterer Nutzer schreibt: „Mir gefällt besonders, dass alles an einem Ort zusammengeführt wird. Die Plattform bietet einen zentralen Steuerungspunkt für sämtliche Aufgaben und Workflows, sodass jederzeit transparent nachvollziehbar ist, was gerade passiert.“

Für wen die Beta Systems ANOW! Suite am besten geeignet ist

• Leiter IT Operations / Infrastructure & Operations, die hybride IT-Landschaften aus Mainframe-, On-Premises- und Multi-Cloud-Systemen zentral steuern möchten

• Enterprise Automation Leads, die mehrere Legacy-Scheduler in einer zentralen, Governance-konformen Plattform konsolidieren wollen

• CIOs und Chief Data Officers, die europäische Datensouveränität mit einer effizienten Betriebssteuerung verbinden möchten

2. BMC Control-M: Am besten geeignet für klassisches Enterprise-Batch-Scheduling im großen Maßstab

BMC Control-M gehört zu den etabliertesten Lösungen im Bereich Workload Automation. Die Plattform hat ihre Wurzeln im Mainframe-Batch-Scheduling und wurde kontinuierlich um Funktionen für Multi-Cloud-Umgebungen und DataOps erweitert. Für Unternehmen, die bereits Control-M einsetzen und über eine Vertragsverlängerung, einen Ausbau oder den Wechsel hin zu Jobs-as-Code nachdenken, ist sie ein naheliegender Referenzpunkt.

Die wichtigsten Funktionen

• Jett, der GenAI-Assistent von BMC: Anwender können Workflows in natürlicher Sprache abfragen und erhalten grafische oder textbasierte Antworten, die Fehleranalyse und Compliance-Prüfungen erleichtern.

• Unified View: Eine zentrale Oberfläche zum Erstellen, Ausführen und Verwalten von Workloads über On-Premises- und SaaS-Umgebungen hinweg.

• Orchestrierung vom Mainframe bis zur Multi-Cloud: Native Unterstützung für IBM-Mainframes, KI-/ML-Pipelines und DataOps-Workflows.

Wo Control-M besonders überzeugt

• Hohe Zuverlässigkeit im Enterprise-Umfeld: Seit Jahrzehnten in produktiven Umgebungen unter anderem in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen und in der Telekommunikation im Einsatz.

• KI-gestützte Fehleranalyse: Mit Jett bietet Control-M einen der ausgereiftesten KI-Assistenten innerhalb dieser Produktkategorie.

Wo Control-M Schwächen zeigt

• Hohe Gesamtbetriebskosten: Lizenzkosten und administrativer Aufwand können insbesondere für mittelständische Unternehmen mit einfacheren Anforderungen unverhältnismäßig hoch ausfallen.

• Unsicherheit nach der Unternehmensaufspaltung: Die Aufteilung von BMC in BMC und BMC Helix im Jahr 2025 sorgte zunächst für Fragen hinsichtlich der langfristigen Produktstrategie. Im Juni 2026 wurde BMC Helix zudem von Montagu übernommen. Solche Eigentümerwechsel können bei Kunden Unsicherheit hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung verursachen.

Kundenbewertungen

Shaik A. schreibt: „Was mir an Control-M am besten gefällt, sind die leistungsstarke Automatisierung und das zentrale Workflow-Management. Ich kann Jobs über verschiedene Systeme hinweg über eine einzige Oberfläche planen, überwachen und verwalten, was unsere Abläufe deutlich effizienter macht.“

Shivaji B. merkt kritisch an: „Die Ersteinrichtung und Konfiguration können für neue Anwender recht komplex sein. Außerdem sind die Lizenzkosten im Vergleich zu anderen Lösungen deutlich höher.“

Für wen Control-M am besten geeignet ist

Unternehmen, die bereits auf das BMC-Ökosystem setzen und eine bewährte Batch-Orchestrierung im großen Maßstab benötigen sowie über das entsprechende Budget und die erforderlichen Administrationsressourcen verfügen.

3. Apache Airflow: Am besten geeignet für DevOps-Teams mit Fokus auf Datenpipelines

Apache Airflow ist für viele DevOps- und Data-Engineering-Teams die erste Wahl, wenn sie eine eigene Orchestrierungslösung aufbauen möchten. Als Community-getriebenes Open-Source-Framework und nicht als kommerzielle Plattform ist Airflow Python-nativ und basiert auf DAGs (Directed Acyclic Graphs). Dadurch eignet es sich besonders für Teams, die bereits mit CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code arbeiten.

Die wichtigsten Funktionen

• Python-native DAGs: Workflows werden vollständig als Code definiert. Dadurch lassen sich Datenpipelines dynamisch erstellen und nahtlos in bestehende Python-Ökosysteme integrieren.

• Umfangreiche Operator-Bibliothek: Zahlreiche sofort einsatzbereite Operatoren ermöglichen die Anbindung an führende Cloud-Plattformen, Datenbanken und Drittanbieterdienste.

• CI/CD-freundliche Bereitstellung: DAGs können über Git versioniert und mit Standardwerkzeugen wie GitHub Actions oder Jenkins automatisiert bereitgestellt werden.

Wo Apache Airflow besonders überzeugt

• Optimal für Datenpipelines: Airflow wurde speziell für ETL-/ELT-Prozesse und Data-Engineering-Anwendungsfälle entwickelt und bietet ein großes Ökosystem vorkonfigurierter Operatoren.

• Entwicklerfreundlich: Python als Programmiersprache, Git-basierte Versionsverwaltung und die native Unterstützung von CI/CD machen Airflow besonders attraktiv für Entwicklungsteams. Hinzu kommt eine große und aktive Open-Source-Community.

Wo Apache Airflow Schwächen zeigt

• Hoher Betriebsaufwand: Der Self-Hosting-Betrieb erfordert umfangreiche DevOps-Ressourcen. Scheduler, Worker und Kubernetes-Infrastruktur müssen kontinuierlich betrieben und gewartet werden.

• Begrenzter Funktionsumfang im Vergleich zu Enterprise-WLA-Plattformen: Airflow ist hervorragend für Datenpipelines geeignet, wurde jedoch nicht für die unternehmensweite Orchestrierung von SAP-Systemen, Mainframes oder geschäftskritischen Workloads mit garantierten SLAs entwickelt. Genau an diesem Punkt wechseln viele Unternehmen zu einer vollwertigen SOAP-Plattform, sobald ihre Anforderungen über das reine Data Engineering hinausgehen.

Kundenbewertungen

Sachin G. berichtet: „Auch die Benutzeroberfläche ist äußerst detailliert. Wenn eine komplexe Pipeline nachts um 3 Uhr fehlschlägt, sparen uns die Baumansicht und der direkte Zugriff auf die Logs der betroffenen Aufgabe enorm viel Zeit bei der Fehleranalyse. Außerdem ist die Open-Source-Community riesig. Wenn man Airflow mit einer Datenbank oder einem Cloud-Dienst verbinden möchte, gibt es in den meisten Fällen bereits ein ausgereiftes Provider-Paket.“

Akash M. merkt an: „Für Einsteiger kann die Einrichtung von Apache Airflow, insbesondere mit Docker, recht komplex sein. Außerdem reagiert die Benutzeroberfläche gelegentlich etwas träge, wenn DAGs aktualisiert werden.“

Für wen Apache Airflow am besten geeignet ist

Data-Engineering- und DevOps-Teams, die individuelle Python-native Datenpipelines entwickeln und über die internen Ressourcen verfügen, die zugrunde liegende Infrastruktur selbst zu betreiben oder betreiben zu lassen.

4. Stonebranch Universal Automation Center: Am besten geeignet für DevOps-native, API-first-Orchestrierung

Das Universal Automation Center (UAC) von Stonebranch positioniert sich klar als Plattform für DevOps- und CI/CD-Umgebungen und gehört deshalb regelmäßig zur engeren Auswahl von Unternehmen, die moderne Orchestrierungslösungen evaluieren.

Die wichtigsten Funktionen

• Self-Service-Automatisierung: Über das Universal Portal können auch Anwender ohne tiefgehende Skripting-Kenntnisse Automatisierungen erstellen und ausführen.

• Data Pipeline Orchestration: Spezielle Funktionen unterstützen moderne Datenplattformen wie Snowflake, Databricks und dbt.

• Low-Code-Workflow-Designer: Komplexe Automatisierungen lassen sich per Drag-and-Drop erstellen und mit codebasierten DevOps-Workflows kombinieren.

Wo Stonebranch besonders überzeugt

• Moderne Benutzeroberfläche: Anwender loben regelmäßig die intuitive, webbasierte Oberfläche.

• Umfassende Unterstützung für Datenpipelines: Neben klassischem Job Scheduling bietet Stonebranch native Funktionen für die Orchestrierung moderner Datenplattformen wie Snowflake, Databricks und dbt.

Wo Stonebranch Schwächen zeigt

• KI-Funktionen noch ausbaufähig: Der KI-Assistent Robi unterstützt bislang hauptsächlich Dokumentation und die Erstellung einzelner Aufgaben. Im Vergleich zu anderen Leadern mit GenAI-gestützter Fehleranalyse fällt der Funktionsumfang derzeit geringer aus.

• Geringere Marktbekanntheit: Im Vergleich zu etablierten Anbietern wie BMC oder Broadcom ist Stonebranch weniger präsent, obwohl die Plattform funktional sehr gut zu vielen Anforderungen passt.

Kundenbewertungen

Vinothkumar M. schreibt: „Der größte Mehrwert des Stonebranch Universal Automation Center (UAC) liegt für mich in den leistungsstarken Scheduling- und plattformübergreifenden Integrationsfunktionen. Dadurch hat sich die Orchestrierung unserer ETL-Workflows grundlegend verbessert. Heute verfügen wir über eine zentrale End-to-End-Steuerung aller ETL-Prozesse.“

Stephen E. berichtet: „Mein größtes Problem war die Einrichtung. Obwohl die Wissensdatenbank viele Informationen enthält, ist sie stellenweise schwer zu navigieren. Es gibt einige Bereiche, in denen man leicht etwas übersieht und dadurch schnell nicht weiterkommt.“

Für wen Stonebranch Universal Automation Center am besten geeignet ist

DevOps- und DataOps-Teams, die eine moderne API-first-Plattform mit starken Self-Service-Funktionen und einer dedizierten Lösung für die Orchestrierung von Datenpipelines suchen.

5. Redwood RunMyJobs: Am besten geeignet für SAP-lastige Unternehmen, die ihre Batch-Automatisierung modernisieren

RunMyJobs von Redwood ist eine SaaS-basierte Workload-Automation-Plattform mit der tiefsten SAP-Integration in diesem Vergleich. Die Lösung ist als SAP Endorsed App ausgezeichnet und Bestandteil der RISE-Referenzarchitektur. Gartner führte Redwood im Magic Quadrant 2025 als Leader und hob insbesondere die Einführung von Redwood Insights hervor, einer KI-gestützten Observability-Lösung.

Die wichtigsten Funktionen

• Über 1.000 vorkonfigurierte SAP-Templates: Tiefe Integration in SAP S/4HANA, SAP BTP und weitere SAP-Module zur Unterstützung moderner Clean-Core-Migrationsstrategien.

• Low-Code-Workflow-Editor: Ein grafischer Drag-and-Drop-Editor, der von Gartner-Kunden insbesondere für seine einfache Bedienbarkeit positiv bewertet wird.

• Redwood Insights: KI-gestützte Analysen erkennen potenzielle SLA-Verletzungen frühzeitig und erläutern Prozessverhalten in verständlicher Sprache.

Wo RunMyJobs besonders überzeugt

• Hervorragende SAP-Integration: Besonders geeignet für Unternehmen mit komplexen SAP-Landschaften.

• Hohe Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit: Eine garantierte Verfügbarkeit von 99,95 % kombiniert mit einer vielfach gelobten Low-Code-Oberfläche.

Wo RunMyJobs Schwächen zeigt

• Ausschließlich SaaS: RunMyJobs wird hauptsächlich als mandantenfähige SaaS-Lösung bereitgestellt. Für stark regulierte Unternehmen mit strengen Anforderungen an Datensouveränität ist dies nicht immer die passende Bereitstellungsform.

• Preissteigerungen bei Vertragsverlängerungen: Einige Kunden berichten von deutlichen Kostensteigerungen bei Vertragsverlängerungen. Dieser Punkt sollte bereits im Beschaffungsprozess berücksichtigt werden.

Kundenbewertungen

Vandana S. berichtet: „Ich nutze RunMyJobs bereits seit einiger Zeit und bin wirklich beeindruckt, wie einfach und effizient sich Aufgaben damit verwalten lassen. Die Oberfläche ist übersichtlich, benutzerfreundlich und auch für neue Anwender leicht verständlich.“

Ankush Y. merkt kritisch an: „Da die Backend-Programmierung für uns nicht sichtbar ist, gestaltet sich die Ursachenanalyse bei Problemen teilweise schwierig. In solchen Fällen ist häufig die Unterstützung des Support-Teams erforderlich.“

Für wen RunMyJobs am besten geeignet ist

SAP-lastige Unternehmen, die RISE- oder S/4HANA-Migrationen durchführen und einen SaaS-basierten Scheduler mit möglichst geringem Bedarf an individueller Skripterstellung suchen.

So wählen Sie das passende Infrastructure Automation Tool aus

Funktionslisten allein reichen bei der Auswahl einer Plattform nicht aus. Die folgenden Kriterien entscheiden häufig darüber, ob sich eine Lösung langfristig bewährt oder bereits nach kurzer Zeit erneut ersetzt werden muss.

Integrationstiefe und Erweiterbarkeit

Die Integrationsmöglichkeiten reichen von festen Operator-Bibliotheken wie bei Apache Airflow bis hin zu Plattformen mit Hunderten nativer Konnektoren und offenen Frameworks für individuelle Erweiterungen.

Wenn Ihre IT-Landschaft Mainframes, SAP-Systeme und moderne Cloud-Datenplattformen umfasst, sollten Sie eine Lösung wählen, die sowohl eine große Bandbreite nativer Integrationen als auch einen klar dokumentierten Weg für individuelle Erweiterungen bietet. Das Infinite Integration Framework von Beta Systems wurde speziell für genau solche heterogenen Unternehmensumgebungen entwickelt.

Jobs-as-Code und CI/CD-Integration

DevOps-Teams erwarten heute zunehmend, dass sich Automatisierungsartefakte genauso verwalten lassen wie Anwendungscode, inklusive Versionsverwaltung, nachvollziehbarer Änderungen und automatisierter Bereitstellung über bestehende CI/CD-Pipelines. Apache Airflow unterstützt diesen Ansatz nativ über Python. Auch Control-M, Stonebranch und Redwood haben ihre Jobs-as-Code-Funktionen gezielt erweitert, um den Anforderungen moderner DevOps-Teams gerecht zu werden.

ANOW! Automate setzt auf zustandslose, JSON-basierte Automatisierungsartefakte, die sich ohne zusätzliche Skriptlogik nahtlos in Git-basierte CI/CD-Workflows integrieren lassen.

Gesamtbetriebskosten und Bereitstellungsflexibilität

Der Lizenzpreis allein vermittelt selten ein vollständiges Bild der tatsächlichen Kosten. Berücksichtigen Sie auch den administrativen Aufwand, der beispielsweise bei Control-M häufig als Nachteil genannt wird, mögliche Preissteigerungen bei Vertragsverlängerungen, wie sie bei RunMyJobs regelmäßig thematisiert werden, sowie die Frage, ob ein ausschließliches SaaS-Modell zu Ihren Compliance-Anforderungen passt.

Plattformen, die sowohl SaaS-, On-Premises- als auch hybride Bereitstellungsmodelle unterstützen und einen Wechsel zwischen diesen ohne aufwendige Re-Architektur ermöglichen, bieten langfristig deutlich mehr Flexibilität.

Modernisieren Sie Ihre Infrastructure Automation mit Beta Systems

Jede der hier vorgestellten Lösungen adressiert einen konkreten Anwendungsfall: Airflow für Python-native Datenpipelines, Control-M für etablierte Mainframe-Umgebungen, Stonebranch für API-first-Orchestrierung und RunMyJobs für SAP-zentrierte IT-Landschaften.

Wenn Sie jedoch komplexe, systemübergreifende Workflows steuern, Workload Automation, Observability und Compliance in einer modernen cloudnativen Plattform zusammenführen möchten und dabei von europäischer Datensouveränität sowie einem Migrationspfad profitieren wollen, der keine Neuerstellung bestehender Jobdefinitionen erfordert, wurde die ANOW! Suite genau für diesen Anwendungsfall entwickelt.

Erfahren Sie mehr über Beta Systems oder entdecken Sie die ANOW! Suite, um zu sehen, wie eine Migration in Ihrer IT-Umgebung aussehen kann.

Häufig gestellte Fragen

1. Worin unterscheiden sich Infrastructure Automation Tools von CI/CD-Tools?

CI/CD-Tools wie Jenkins oder GitHub Actions automatisieren das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Anwendungscode. Infrastructure Automation Tools übernehmen dagegen die Orchestrierung der Prozesse nach dem Deployment, beispielsweise das Planen, Ausführen und Überwachen von produktiven Workloads und Datenpipelines über verschiedene Systeme hinweg.

2. Eignet sich Apache Airflow für Enterprise Workload Automation?

Apache Airflow eignet sich hervorragend für Python-native Datenpipelines. Für umfassendere Anwendungsfälle wie die Orchestrierung von SAP-Systemen oder Compliance-relevantes Scheduling mit SLA-Unterstützung wurde Airflow jedoch nicht entwickelt. Hier bieten spezialisierte Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP) in der Regel einen deutlich größeren Funktionsumfang.

3. Wie gelingt die Migration von einem Legacy-Scheduler ohne Betriebsunterbrechungen?

Achten Sie auf Anbieter, die Migrationstools bereitstellen, welche bestehende Jobdefinitionen automatisch übernehmen, ohne dass diese neu erstellt werden müssen. Ebenso wichtig ist ein Bereitstellungsmodell, das sich an Ihre bestehenden Compliance- und Infrastrukturanforderungen anpassen lässt.