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Control-M + Astronom
Ihr Astronomer-Workflow beginnt, bevor ein Airflow DAG überhaupt ausgeführt wird – und es kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Ein Amazon S3-Objekt kommt zu spät an. Eine DBT-Cloud-Transformation verpasst ihr erwartetes Abschlussfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: S3-Datenankunft, DBT-Cloud-Transformation, Astronomer-DAG-Ausführung und Snowflake-Lade.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Astronomer-DAGs über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
STROMVERZÖGERUNG
Ihr 2:00 Uhr morgens DAG ist bereit. Die S3-Daten nicht.
Control-M hält den Astronomer DAG, bis die erforderlichen Upstream-Daten eintreffen, und startet ihn dann, wenn die Abhängigkeit erfüllt ist. Der Workflow folgt der tatsächlichen Datenbereitschaft anstelle eines nicht verbundenen Taktplans, was vorzeitige Läufe und vermeidbare Downstream-Ausfälle verhindert.
DAG-SCHEITERN
Eine Airflow-Aufgabe fehlgeschlagen. Die nachgelagerte Berichtskette wartet bereits.
Control-M überwacht den Astronomer-Jobstatus und kann den DAG erneut ausführen, einschließlich nur fehlgeschlagener Aufgaben. Downstream Control-M-Jobs bleiben von Abhängigkeiten gesteuert, wodurch verhindert wird, dass ein fehlgeschlagener DAG unvollständige Daten lautlos in den restlichen Unternehmensworkflow weitergibt.
CROSS-TOOL-ABHÄNGIGKEIT
DBT ist spät fertig. Dein Astronomer DAG braucht immer noch den richtigen Auslöser.
Control-M modelliert den DBT-Job und den Astronomer-DAG in einem Workflow, bewertet den Upstream-Fertigstellungszustand und startet den DAG erst, wenn seine Abhängigkeit erfüllt ist – wodurch zerbrechliche Zeitverschiebungen und manuelle Koordination zwischen unabhängig geplanten Plattformen entfernt werden.
SLA-RISIKO
Der DAG läuft, aber die Lieferung um 7:00 Uhr verzögert.
Control-M verbindet das SLA-Management mit Astronomer-Jobs und verfolgt deren Beitrag zum breiteren Arbeitsablauf. Teams können Zeitplanrisiken im Kontext identifizieren und eingreifen, bevor ein verzögerter DAG die End-to-End-Datenlieferung über das erforderliche Geschäftsfenster hinaus verschiebt.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Der DAG fiel um 3:17 Uhr morgens aus. Der Betrieb braucht Kontext, nicht eine weitere Konsole.
Control-M zeigt den Astronauter-Workflow-Status, Ergebnisse, Ausgabe und Protokolle innerhalb der Orchestrierungsumgebung an. Operatoren können den Fehler identifizieren, bei Bedarf abbrechen und die Wiederherstellung koordinieren, ohne die umgebende Abhängigkeitskette über mehrere Planungs- und Überwachungstools hinweg neu konstruieren zu müssen.
Control-M + Astronom
Control-M + Astronom
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workload.types |
Luftstrom-DAG-Ausführung · DAG-Wiederholungen · Fehlgeschlagene Aufgaben-Wiederholungen · parametrisierte DAG-Läufe · Manuelle JSON-Ausführung · parallele Astronomer-Jobs |
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trigger.type |
Vorgelagerte Jobabschluss · Dateiankunft · API/Ereignisbedingung · Zeitplan · Control-M-Abhängigkeit · Geschäftskalender · manuelle Ausführung |
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cross_tool.deps |
DBT-Cloud-Job · Snowflake-Job · Databricks-Job · Amazon S3-Datei Ankunft · REST-API-Aufruf · Verwaltete Dateiübertragung |
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cloud.platforms |
Astro · Astronomer-Software · AWS-verbundene Workflows · Microsoft-Azure-verbundene Workflows · Google-Cloud-verbundene Workflows |
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error_handling |
DAG-Wiederholung · Wiederholung der nur fehlgeschlagenen Aufgabe · konfigurierbare Fehlertoleranz · Status-Abfrage · Workflow-Abbruch · Downstream-Kaskadenverhinderung · Logabruf |
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Durchsatz |
mehrere Astronomer-Jobs gleichzeitig pro Agent · parallele DAG-Orchestrierung · parametrisierte Ausführungen · unternehmensweite Koordination über Workflows |
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Beobachtbarkeit |
Astronomer-Jobstatus · Workflow-Ergebnisse · Auftragsausgabe · Logabruf · SLA-Verfolgung · End-to-End-Abhängigkeitssichtbarkeit · Control-M-Überwachung |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über Astronomer, dbt Cloud, Snowflake, Databricks, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: dbt Cloud → Astronomer DAG → Snowflake Load → Analytics Handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Abschluss eines vorgelagerten Auftrags, Zeitplan
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Astronom |
DAG ausführen · DAG erneut ausführen · fehlgeschlagene Aufgaben erneut ausführen · JSON-Parameter übergeben · Status überwachen · Logs abrufen |
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dbt Cloud |
Trigger-Jobs · Überwachen des Abschlusses · Koordination von nachgelagerten Abhängigkeiten |
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Schneeflocke |
Orchestrieren Sie Jobs · koordinieren Sie die Datenverarbeitung · verwalten Sie nachgelagerte Abhängigkeiten |
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Databricks |
Jobs orchestrieren · Verarbeitung koordinieren · Downstream-Workflows verbinden |
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Amazon S3 |
Dateiankunft erkennen · Gate-nachgelagerte Verarbeitung · Koordinatenaufnahme |
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Verwaltete Dateiübertragung |
Sichere Dateibewegung · Lieferabhängigkeiten · Übertragungsüberwachung |
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REST-APIs |
Dienste aufrufen · API-gesteuerte Schritte koordinieren · externe Workflows verbinden |
Koexistenz des Luftstroms
Control-M ersetzt deine Airflow DAGs nicht. Es verläuft die darüberliegende Schicht.
Der Einwand ist häufig: "Wir sind bereits auf Airflow." Das Problem ist nicht, was Airflow macht – sondern was vor und nach Airflow passiert. Genau hier versagen Pipelines tatsächlich.
Der Luftstrom steuert seinen DAG. Control-M verwaltet alles Umliegende.
Luftstromregler
Orchestrierung auf DAG-Ebene innerhalb der Datenpipeline
- DAG-Level-Aufgabenorchestrierung innerhalb von Datenpipelines
- Python-Operatoren, Sensoren und Aufgabenabhängigkeiten
- Ausführungsgraph für Jobs, die in deiner Pipeline laufen
- Verwaltet erneute Versuche innerhalb eines einzigen DAG-Kontexts
Control-M fügt hinzu
Die Koordinationsschicht um deine DAGs herum
- Koordinationsschicht rund um DAGs – löst den Airflow basierend auf upstream-Bedingungen aus: Dateiankünfte, API-Ereignisse, andere Werkzeugabschlüsse
- Verfolgt den SLA-Beitrag jedes DAG über den gesamten End-to-End-Workflow, nicht nur über die eigene Routine
- Verwaltet die Fehlerwiederherstellung, wenn upstream-Abhängigkeiten ausfallen, bevor der Luftstrom überhaupt startet.
- Bestehende DAGs müssen nicht umgeschrieben oder migriert werden
PIPELINES ÜBERWACHEN
Überwachen Sie Astronomer-DAGs im vollständigen Workflow-Kontext.
Astronomer bietet Transparenz innerhalb seiner Airflow-Umgebung, aber Produktionsdatenpipelines erstrecken sich oft über viele Plattformen. Control-M bringt die Astronomer-Ausführung in dieselbe operative Perspektive wie Upstream- und Downstream-Jobs und bietet Teams einen End-to-End-Kontext über den gesamten Workflow:
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Ausführungsstatus der Astronomenarbeit
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Workflow-Ergebnisse und Ausgabe
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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Logabruf des Astronomen
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Plattformübergreifende Workflow-Sichtbarkeit
SLA-SICHERUNG
Verwalten Sie Astronomer-DAGs gegenüber Geschäftsabgabefristen.
Ein erfolgreicher DAG kann dennoch zu einer verpassten Geschäftsfrist beitragen, wenn die Upstream-Verarbeitung verspätet oder die Downstream-Arbeit sich in Länge zieht. Control-M verbindet Astronomer-Jobs mit dem End-to-End-SLA-Management, sodass Teams das Lieferergebnis managen können, nicht nur die DAG-Fertigstellung:
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End-to-End-SLA-Tracking
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Astronomen-SLA-Jobvereinigung
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Plattformübergreifende Abhängigkeitsüberwachung
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Automatisierte Fehlerbehandlung
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Sichtbarkeit von Geschäftsfristen
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Koordinierte Fehlerwiederherstellung
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
