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Control-M + AWS Step-Funktionen
Ihr AWS Step Functions-Workflow startet, bevor die Ausführung einer Zustandsmaschine überhaupt einen einzelnen Zustand auslöst – und er kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Amazon SQS-Nachricht kommt nie in die erwartete Eingabewarteschlange ein. Eine AWS-Lambda-Funktion überschreitet ihre Ausführungszeit, bevor sie ihre Nutzlast auf Amazon S3 schreibt. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Ankunft von Amazon SQS-Nachrichten, AWS Lambda-Transformation, Ausführung von AWS Step Functions und Amazon DynamoDB-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Ausnahmefälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die AWS Data Pipeline-Workflows über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
UPSTREAM DEPENDENCIES
Dein Kleber-Job ist gescheitert. Die Zustandsmaschine startete trotzdem.
AWS Step Functions executes when invoked, but it doesn't validate upstream dependencies across your broader workflow. Control-M verifies prerequisite job completion, evaluates execution status, and triggers the state machine only when every dependency has successfully completed, preventing downstream failures.
FAILURE RECOVERY
Ein erneuter Versuch mit Lambda war erfolgreich. Ihre Downstream-Pipeline wurde nie wieder aufgenommen.
Native retries resolve individual task failures but don't coordinate recovery across connected platforms. Control-M detects successful recovery, resumes dependent workflows automatically, and prevents duplicate processing or manual intervention while maintaining end-to-end workflow integrity
CROSS-PLATFORM FLOWS
Deine Zustandsmaschine ist fertig. Redshift und Snowflake warten immer noch.
AWS Step Functions completes its execution, but downstream analytics platforms still require orchestration. Control-M detects execution completion, validates post-processing conditions, and automatically launches dependent jobs across data warehouses, ETL tools, and enterprise applications without custom glue code.
SLA VISIBILITY
Alles läuft. Niemand weiß, dass du das SLA verpassen wirst.
Individual services expose execution status, but they don't predict business-level delivery risk. Control-M monitors the complete workflow, forecasts SLA breaches before they occur, alerts operations teams, and enables proactive intervention before downstream consumers are affected.
EVENT COORDINATION
Die S3-Datei kam spät an. Dein Übernacht-Workflow hat sein Zeitfenster verpasst.
Event-driven architectures still require coordinated execution across multiple systems. Control-M combines file events, API calls, schedules, and application completions into a single orchestrated workflow, automatically adjusting execution order while preserving dependencies and meeting production SLAs.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + AWS Step-Funktionen
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workload.types |
Standard Workflows · Express Workflows · state machine executions · serverless data pipelines · ETL orchestration · event-driven workflows · long-running business processes · distributed microservices |
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trigger.type |
API StartExecution request · Amazon S3 object creation · time schedule · upstream job completion · REST API call · Control-M workflow dependency |
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cross_tool.deps |
AWS Glue job completion · AWS Lambda invocation · Amazon EMR workflow · Amazon ECS/Fargate task · AWS Batch job · Amazon Redshift data load · Amazon S3 file delivery · REST API integration |
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cloud.platforms |
Amazon Web Services (AWS) · Control-M SaaS · Control-M on-premises · hybrid cloud environments · multi-cloud orchestration |
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error_handling |
configurable retry count · execution failure detection · timeout handling · downstream cascade prevention · automated job hold on upstream failure · SLA pre-breach alert · PagerDuty integration · Communication Suite alerts (Teams, Slack, Telegram, WhatsApp) |
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throughput |
workflow orchestration up to 50 simultaneous jobs per Agent · Standard Workflows · Express Workflows · event-driven execution · parallel state processing · large-scale serverless automation |
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observability |
execution status monitoring · job-level audit log · dependency lineage graph · SLA tracking with breach prediction · centralized workflow dashboard · Datadog integration |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über AWS Step Functions, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon EMR, Amazon S3, Amazon Redshift, Dateiübertragungen und Unternehmensanwendungen in einem einzigen Jobflow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: S3-Dateiankunft → AWS Glue ETL → AWS Step Functions → AWS Lambda → Amazon Redshift Last → Downstream-Analysen
- Datenbewusste Trigger: S3-Objekterstellung, API-Anfrage, Upstream-Jobabschluss, Ausführungsstatus der Step Functions
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AWS Step Functions |
Trigger state machine executions · monitor execution status · manage workflow dependencies · coordinate downstream processing |
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AWS Glue |
Trigger ETL jobs · monitor job completion · validate execution results · orchestrate downstream workflows |
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AWS Lambda |
Invoke serverless functions · coordinate event-driven execution · monitor outcomes · manage retries |
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Amazon EMR |
Launch Spark workloads · monitor cluster jobs · synchronize big data processing · manage dependencies |
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Amazon S3 |
File arrival detection · event-based workflow triggering · data availability validation · managed file dependencies |
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Amazon Redshift |
Trigger data loads · coordinate warehouse refreshes · validate load completion · launch downstream analytics |
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
ARBEITSABLÄUFE ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die Ausführung von AWS Step Functions an einem Ort.
AWS Step Functions bietet Transparenz in die Ausführung einzelner Zustandsautomaten, bietet jedoch keine einheitliche operative Übersicht über Upstream- und Downstream-Systeme. Control-M zentralisiert die Workflow-Überwachung über Ihre gesamte Produktionspipeline und gibt den Betriebsteams vollständige Transparenz über die Ausführungszustand, Abhängigkeiten und den Lieferstatus:
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End-to-End-Workflow-Status
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Ausführungshistorie der Zustandsmaschine
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Plattformübergreifende Abhängigkeiten
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Laufzeit- und Dauermetriken
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Zentralisiertes operatives Dashboard
SLA-SICHERUNG
Halte die Workflows von AWS Step Functions im Zeitplan.
AWS Step Functions verwaltet die Workflow-Ausführung, verfolgt aber keine Geschäfts-SLAs über den gesamten Produktionsprozess hinweg. Control-M überwacht kontinuierlich den Workflow-Fortschritt, prognostiziert SLA-Risiken vor Ablauf von Fristen und automatisiert Wiederherstellungsmaßnahmen, um kritische Datenpipelines und Geschäftsprozesse auf Kurs zu halten:
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Vorhersage von SLA-Bruch
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Automatisierte Fehlerwiederherstellung
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Intelligente Alarmierung
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Abhängigkeitsbewusste Planung
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Dashboards für Geschäftsdienstleistungen
Documentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
