KI-Ready Ausführung mit Control-M und AWS

Was ist KI-Workflow-Orchestrierung bei AWS?

KI-Workflow-Orchestrierung auf AWS besteht darin, KI-Modelle, Agenten und die Datenpipelines, die sie einspeisen, als einen gesteuerten Produktionsprozess auszuführen.

Mit Control-M koordinieren Sie Amazon Bedrock-Agenten, Amazon SageMaker-Modelle, AWS-Datendienste, Anwendungen und Dateiübertragungen in einem einzigen Workflow. Control-M verfolgt die Abhängigkeiten zwischen Schritten, verwaltet Service Level Agreements (SLA) und führt bei jedem Durchlauf eine Audit-Spur.

Teams beobachten den gesamten Prozess, um zu wissen, ob das Geschäftsergebnis auf Kurs ist, bevor es zu einer Verzögerung kommt. Wenn ein Prozess über AWS hinausgeht, trägt derselbe Workflow ihn über Ihre hybride Umgebung hinweg.

Wo KI-Initiativen ins Stocken geraten

Für die meisten Unternehmen, die KI in hybriden Umgebungen mit AWS betreiben, ist die Einschränkung weder die Modellqualität noch die Automatisierungsabdeckung. Es ist das Fehlen einer zuverlässigen Darstellung dessen, was zwischen Systemen passiert. Eine Pipeline endet spät, ein Agent handelt auf das, was er produziert hat, und nachgelagerte Arbeit läuft mit unvollständigen Daten. Bis jemand diese Ereignisse verknüpft, hat der Geschäftsprozess bereits sein Zeitfenster verpasst. Kein einzelnes System ist ausgefallen, was einer der Gründe ist, warum das Problem unentdeckt blieb.

Die Agentenadoption verschärft das Problem. Teams setzen Amazon Bedrock-Agenten, benutzerdefinierte Agenten und frameworkbasierte Agenten über separate AWS-Konten und Geschäftseinheiten ein. Jeder hat seinen eigenen Trigger, und nur wenige teilen sich einen Genehmigungspfad, eine Laufzeitrichtlinie oder einen Audit-Datensatz. Jeder agentische Schritt fügt einen weiteren Ausführungspfad hinzu, auf den das Unternehmen angewiesen ist. Da kein Team einen vollständigen Überblick darüber hat, wie diese Pfade verbunden sind, taucht meist ein stockender Schritt durch einen fehlenden Bericht statt durch eine Warnung auf.

Was Control-M auf AWS orchestriert

Über AWS hinaus integriert sich Control-M mit Snowflake und Databricks, sodass Pipelines, die plattformübergreifende Grenzen überschreiten, innerhalb eines einzigen Workflows bleiben.

Wie Unternehmen KI mit Control-M orchestrieren

KI-gesteuerte Orchestrierung

KI macht Control-M für jeden Nutzer intuitiver, intelligenter und produktiver.

• Bedienen Sie Control-M von KI-Agenten und -Assistenten
  Der Control-M Model Context Protocol (MCP) Server bietet KI-Agenten und Assistenten eine sichere, standardisierte Schnittstelle zu Control-M. Über die Überprüfung des Workflow-Status hinaus und die Untersuchung von Fehlern können Agenten operative Maßnahmen ergreifen, wie das Auslösen von Aufgaben, unter den bereits vorhandenen Benutzer- und Rollenautorisierungen.
  
  
• KI im gesamten Workflow-Lebenszyklus einsetzen
  Control-M entwickelt eigene KI-Fähigkeiten auf Amazon Bedrock. Jett, der KI-Berater von Control-M, hilft Teams, Workflows zu verstehen und Fehler zu beheben. Control-M AI Pilot-Funktionen, einschließlich AI Workflow Creator, helfen Teams dabei, Workflows zu entwickeln, zu analysieren und zu optimieren. Gemeinsam bringen sie Intelligenz in jede Phase des Workflow-Lebenszyklus, sodass jeder im Team Workflows verstehen, erstellen und analysieren kann.
  
  BMC nutzt Amazon Bedrock wegen seiner Flexibilität, Sicherheit und breiten Unterstützung für Foundation-Modelle.

Orchestrierung von KI in der Produktion

Control-M bringt KI-Modelle und Agenten in produktionsbereite Workflows ein und steuert die Ausführung.

• Führen Sie KI-Agenten als Workflow-Schritte aus
  Control-M führt Amazon Bedrock Agent-Schritte in Produktionsworkflows aus, die bereits SLAs, Genehmigungscheckpoints und Auditanforderungen enthalten. Ein Agent, der mit Produktionsdaten arbeitet, benötigt die gleichen Kontrollen wie jeder andere Produktionsschritt, sodass jeder Agentenschritt eine Abhängigkeit, eine Retry-Policy und einen Aufzeichnungsnachweis der Ausführung enthält.
  
  
• Vollständige Daten an Modelle und Dashboards liefern
  Control-M koordiniert Aufnahme, Transformation und Auslieferung über Amazon S3, AWS Glue, AWS Glue DataBrew, Amazon Redshift, Snowflake, Databricks und Amazon SageMaker als einen Workflow mit einem Satz von Abhängigkeiten. Analyse- und KI-Ausgaben sind nur so zuverlässig wie die Pipelines, die sie einspeisen.
  
  Wenn eine Quelldatei verspätet eintrifft, hat Control-M bereits identifiziert, welche nachgelagerten Schritte darauf gewartet haben und welche SLA gefährdet ist. Control-M SLA Management meldet die Exposition, solange noch Zeit zum Reagieren bleibt.
  
  
• Definieren Sie hybride Arbeitsabläufe einmal
  Control-M definiert einen Workflow, der sich über eine Partnerdateiübertragung, einen ERP-Auftrag und einen Cloud-Dienst erstreckt, als einen Prozess, der von einem Team betrieben und in einem Audit-Trail erfasst wird. Geschäftsprozesse stimmen selten mit diesen Grenzen überein. Eine Datei kommt von einem Partner an, ein ERP-Job veröffentlicht sie, ein Cloud-Dienst transformiert sie, und ein Bericht wird einem Geschäftsanwender geliefert, der keine Einsicht in die beteiligten Systeme hat.
  
  Wo ein Schritt ausgeführt wird, ändert nichts, wie Control-M ihn verwaltet. Managed File Transfer läuft im selben Workflow wie die Schritte, die davon abhängen, sodass eine verspätete Übertragung als SLA-Risiko neben jedem anderen Schritt erscheint.
  
  
• Wende einheitliche Kontrollen überall dort an, wo Workflows laufen
  Control-M wendet dieselben Richtlinien, Autorisierungen und Überwachungen auf jeden Workflow an, egal ob er auf AWS läuft oder anderswo in Ihrer hybriden Umgebung läuft und ob eine Person, ein zeitbasierter Trigger, ein Ereignis oder ein Agent ihn startet.
  
  Workload Policies setzen Laufzeitregeln über AWS-Konten und -Umgebungen durch. Rollenbasierte Autorisierung und Aufgabentrennung bestimmen, wer Arbeitsabläufe definieren, ausführen und ändern kann, und menschliche Genehmigungskontrollen halten sensible Schritte zurück, bis jemand abzeichnet.
  
  Jede Ausführung führt eine Aufzeichnung darüber, was ausgeführt wurde, wann, unter wessen Autorität und mit welchem Ergebnis. Control-M erfasst automatisierte Wiederherstellungs- und Rollback-Aktionen auf derselben Basis, sodass Prüfer und Betreiber mit identischer Historie arbeiten.