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Control-M + Amazon SageMaker
Ihr Amazon SageMaker-Workflow startet, bevor eine SageMaker-Pipeline überhaupt ausgeführt wird – und er kann scheitern, wenn etwas upstream kaputtgeht. Ein Amazon-S3-Trainingsdatensatz, der verspätet oder unvollständig ankommt. Ein AWS Glue-Transformationsjob, der sein Verarbeitungsfenster verpasst. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Amazon S3-Datenankunft, AWS Glue-Transformation, Ausführung der SageMaker-Pipeline und Downstream-Analyselieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Ausnahmefälle. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die AWS DataSync-Übertragungen über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
UPSTREAM DATA
Deine S3-Trainingsdaten sind verspätet. SageMaker darf nicht anfangen.
Control-M holds the SageMaker pipeline behind the required upstream dependencies and releases execution only when those conditions are satisfied. The ML workflow stays coordinated with the data pipeline instead of starting from an independent schedule.
PIPELINE FAILURE
Deine SageMaker-Pipeline ist ausgefallen. Der nachgelagerte Arbeitsablauf wartet immer noch.
Control-M monitors SageMaker pipeline status, results, and output, then applies workflow logic when execution fails. Downstream dependencies remain controlled while operators get the execution context needed to recover the pipeline without blindly advancing the workflow.
RETRY CONTROL
Eine SageMaker-Pipeline ist gestoppt. Du brauchst eine kontrollierte Wiederholung.
Control-M can retry a previous SageMaker pipeline execution using its Pipeline Execution ARN, with configurable status polling and failure tolerance. Recovery stays inside the orchestrated workflow instead of depending on an operator manually restarting execution in AWS.
CROSS-TOOL DEPENDENCIES
Dein AWS-Kleber-Job ist erledigt. SageMaker muss als Nächstes laufen.
Control-M places AWS Glue processing and SageMaker execution in the same end-to-end workflow, using dependencies to coordinate the handoff. Teams can manage the sequence across services without maintaining separate schedules or custom cross-platform trigger logic.
SLA RISK
Das Training läuft weiterhin. Dein Analytics-Übergabe um 7:00 Uhr ist gefährdet.
Control-M attaches SLA management to the SageMaker job and tracks it within the broader production workflow. Teams gain visibility into timing risk before the downstream delivery window is missed, rather than discovering the delay after consumers are already waiting.
Control-M + Amazon SageMaker
Control-M + Amazon SageMaker
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workload.types |
SageMaker Pipelines · pipeline execution · parameterized pipeline runs · pipeline execution retry · ML training workflows · model processing workflows |
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trigger.type |
time schedule · upstream job completion · file arrival · API-driven execution · Control-M dependency · business calendar · resource availability |
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cross_tool.deps |
Amazon S3 data arrival · AWS Glue job · Apache Airflow DAG · AWS Step Functions workflow · file transfer completion · database job · downstream analytics handoff |
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cloud.platforms |
AWS · Amazon SageMaker regional endpoints · Control-M SaaS · Control-M self-managed |
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error_handling |
pipeline execution retry · Pipeline Execution ARN · status polling frequency · failure tolerance · dependency-based cascade prevention · job status monitoring · workflow recovery |
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throughput |
Up to 50 SageMaker jobs simultaneously per Agent (recommended guideline) · parallel pipeline execution · resource pools · scheduling controls · scalable enterprise workflow coordination |
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observability |
job status · pipeline results · job output · SLA jobs · end-to-end workflow monitoring · dependency visibility · execution history |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über Amazon SageMaker, Amazon S3, AWS Glue, Airflow, AWS Step Functions, Dateiübertragungen und Analysedienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: AWS Glue → Amazon SageMaker Pipeline → Modellausgabe → Analytics-Handoff
- Datenbewusste Trigger: S3-Dateiankunft, API-Ereignis, Abschluss des Upstream-Auftrags, Pipeline-Ergebnis
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Amazon SageMaker |
execute pipelines · pass pipeline parameters · retry pipeline execution · monitor status and output · attach SLA jobs |
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Amazon S3 |
coordinate data arrival · gate downstream processing · sequence training-data dependencies |
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AWS Glue |
orchestrate data preparation · monitor job completion · trigger downstream ML workflows Apache Airflow → trigger DAGs · monitor execution · coordinate DAG dependencies with enterprise workflows |
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AWS Step Functions |
execute workflows · monitor status · coordinate application and ML dependencies |
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File Transfer |
coordinate file delivery · gate pipeline execution · connect external data sources |
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Analytics Services |
coordinate downstream delivery · sequence model outputs · protect reporting dependencies |
LUFTSTROMKOEXISTENZ
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 die Ausführung von SageMaker in der vollständigen Datenpipeline
SageMaker zeigt, was in deiner ML-Umgebung passiert; Produktionsabhängigkeiten gehen oft weit darüber hinaus. Control-M überwacht den Status, die Ergebnisse und die Ergebnisse von SageMaker sowie die Jobs, die seine Daten liefern und verbrauchen, und bietet Teams so eine operative Übersicht von:
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Ausführungsstatus der SageMaker-Pipeline
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Jobergebnisse und Output
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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End-to-End-Workflow-Status
SLA-SICHERUNG
Halte die SageMaker-Pipelines mit den Liefer-SLAs in Einklang
Eine erfolgreiche Umsetzung von SageMaker kann für den darauf basierenden Geschäftsprozess dennoch verspätet sein. Control-M fügt das SLA-Management zu SageMaker-Aufgaben hinzu und koordiniert die Zeitplanung im umliegenden Arbeitsablauf, sodass Teams die Lieferrisiken identifizieren und managen:
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End-to-End-SLA-Tracking
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Plattformübergreifendes Abhängigkeitstiming
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Pipeline-Status und Ergebnisse
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Koordination der nachgelagerten Lieferung
Documentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
