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Häufige Workflow-Probleme

Klingt das nach deiner Woche?

Das sind keine Ausnahmefälle. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die AWS Glue DataBrew-Jobs über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.

UPSTREAM DELAYS

Dein DataBrew-Job beginnt. Der Quelldatensatz ist immer noch nicht fertig.

DataBrew depends on clean, available data before recipes can run. Control-M validates upstream dependencies—including file arrivals, Glue crawlers, ETL jobs, and database loads—before launching DataBrew, preventing failed executions and unnecessary reruns.

FAILED PREPARATION

Ein Rezept scheiterte über Nacht. Downstream-Analysen liefen trotzdem weiter.

Control-M detects DataBrew job exit states immediately, stops dependent workflows from executing on incomplete or invalid data, triggers configurable retries or remediation workflows, and resumes downstream processing only after successful completion.

CROSS-SERVICE FLOWS

beendete DataBrew. Glue, Athena und Redshift haben die Übergabe nie erhalten.

Control-M orchestrates dependencies across AWS services and external platforms, automatically triggering downstream Glue jobs, Athena queries, Amazon Redshift loads, APIs, or third-party tools without polling, custom scripting, or manual intervention.

SLA PRESSURE

Die Deadline für das morgendliche Dashboard rückt näher. Niemand weiß, was sich verzögert hat.

Control-M continuously tracks workflow progress across the entire pipeline, predicts SLA breaches before they occur, alerts the right teams, and provides end-to-end visibility so issues can be resolved before business users are affected.

MANUAL RECOVERY

Ein gescheiterter DataBrew-Auftrag löste stundenlange manuelle Untersuchungen aus.

Instead of restarting jobs manually and checking dependencies one by one, Control-M automates recovery using configurable retry policies, conditional logic, notifications, and dependency-aware restart capabilities, dramatically reducing operational effort and recovery time.

INTEGRATIONSFAKTEN

Control-M + AWS Glue DataBrew

workload.types

Data preparation recipes · profile jobs · data quality validation · dataset transformations · schema discovery · batch data preparation · scheduled DataBrew jobs

trigger.type

Amazon S3 file arrival · time schedule · upstream AWS Glue job completion · REST API call · Control-M workflow completion · job exit code

cross_tool.deps

AWS Glue ETL jobs · AWS Glue Crawlers · Amazon S3 · Amazon Athena · Amazon Redshift · AWS Lambda · Amazon EMR · Apache Spark · REST API workflows

cloud.platforms

AWS Glue ETL jobs · AWS Glue Crawlers · Amazon S3 · Amazon Athena · Amazon Redshift · AWS Lambda · Amazon EMR · Apache Spark · REST API workflows

error_handling

configurable retry count · retry interval · exit-code evaluation · downstream cascade prevention · automated recovery workflows · SLA pre-breach alert · PagerDuty integration · Communication Suite alerts (Teams, Slack, Telegram, WhatsApp)

throughput

batch processing up to 50 simultaneous jobs per Agent · scheduled data preparation · large-scale dataset transformation · parallel recipe execution · event-driven orchestration · enterprise-scale workflow automation

observability

job-level audit log · end-to-end workflow monitoring · SLA tracking with breach prediction · dependency lineage visualization · Datadog integration

End-to-End-Orchestrierung

Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.

Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über AWS Glue DataBrew, Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lambda, Apache Spark und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.

  • Cross-Tool-Abhängigkeit: Amazon S3 → AWS Glue Crawler → AWS Glue DataBrew → AWS Glue ETL → Amazon Athena → Amazon Redshift
  • Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, Glue-Job-Abschluss, DataBrew-Job-Abschluss, API-Ereignis
Alle Integrationen ansehen

AWS Glue DataBrew 

Recipe execution · job scheduling · dependency orchestration · status monitoring · automated recovery

Amazon S3 

File arrival detection · dataset validation · event-driven triggers · secure data handoff

AWS Glue 

ETL job orchestration · crawler completion detection · workflow sequencing · dependency management

Amazon Athena 

Query execution trigger · downstream dependency control · scheduled analytics workflows · completion monitoring

Amazon Redshift 

Data warehouse load orchestration · post-load validation · analytics workflow coordination · SLA tracking

AWS Lambda

Serverless function execution · event-driven automation · API integration · conditional workflow logic

Apache Spark / Amazon EMR 

Spark job orchestration · cluster workflow coordination · dependency tracking · automated restart and recovery

Koexistenz des Luftstroms

Control-M ersetzt deine Airflow DAGs nicht. Es verläuft die Schicht darüber.

Der Einwand ist häufig: "Wir sind bereits auf Airflow." Das Problem ist nicht, was Airflow macht – sondern was vor und nach dem Airflow passiert. Genau hier versagen Pipelines tatsächlich.

Der Luftstrom verwaltet seinen DAG. Control-M verwaltet alles drumherum.

airflow handles

Orchestrierung auf DAG-Ebene innerhalb der Datenpipeline

  • DAG-level task orchestration within data pipelines
  • Python operators, sensors, and task dependencies
  • Execution graph for jobs that run inside your pipeline
  • Manages retries within a single DAG context

control-m adds

Die Koordinationsschicht um deine DAGs herum

  • Coordination layer around DAGs - triggers Airflow based on upstream conditions: file arrivals, API events, other tool completions
  • Tracks each DAG’s SLA contribution across the full end-to-end workflow, not just its own routine
  • Manages failure recovery when upstream dependencies fail before Airflow even starts
  • Existing DAGs don’t need to be rewritten or migrated

PIPELINES ÜBERWACHEN

Überwachen Sie AWS Glue DataBrew-Workflows aus einer operativen Ansicht.

AWS Glue DataBrew bietet Einblick in einzelne Rezeptjobs, aber nicht in den gesamten Produktionsworkflow zwischen Upstream-Abhängigkeiten und nachgelagerten Konsumenten. Control-M bietet zentrale Überwachung über den gesamten Orchestrierungslebenszyklus hinweg und ermöglicht es Betriebsteams, Probleme schnell zu identifizieren und zuverlässige Datenpipelines zu pflegen:

  • End-to-End-Workflow-Status

  • Job-Ausführungshistorie von DataBrew

  • Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten

  • Vorhersage von SLA-Bruch

  • Zentralisierte Benachrichtigungen und Benachrichtigungen

    Control-M Monitoring Dashboard, das AWS Glue DataBrew-Jobs zusammen mit Upstream S3-Events, AWS Glue-Workflows und Downstream-Analysejobs mit Abhängigkeitsbeziehungen und SLA-Status anzeigt.

SLA-SICHERUNG

Halten Sie die AWS Glue DataBrew-Pipelines pünktlich laufen.

Verzögerte Datenvorbereitung kann nachgelagerte Analyse-, Berichts- und Machine-Learning-Workflows stören. Control-M überwacht kontinuierlich den Ausführungsfortschritt, prognostiziert SLA-Risiken, bevor Fristen verpasst werden, und automatisiert Wiederherstellungsmaßnahmen, um kritische Datenpipelines ohne manuelles Eingreifen am Laufen zu halten:

  • Prädiktive SLA-Überwachung

  • Automatisierte Wiederholungsrichtlinien

  • Abhängigkeitsbewusste Wiederherstellung

  • Bedingte Workflow-Ausführung

  • Echtzeit-Betriebsalarme

    SLA-Dashboard, das eine DataBrew-Workflow-Zeitleiste, vorhergesagte SLA-Verletzungsindikatoren, automatisierte Wiederherstellungsmaßnahmen und den Downstream-Abhängigkeitsstatus hervorhebt.

Documentation
Integrating AWS Glue DataBrew and Control-M

Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe

Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.

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