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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 DataSync-Übertragungen über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.

UPSTREAM DEPENDENCIES

Die S3-Datei ist nie angekommen. Dein Lambda hätte nie anfangen dürfen.

Control-M waits for verified upstream events—not assumptions. It monitors file arrivals, API responses, database updates, and external job completion before triggering AWS workloads, preventing downstream failures, unnecessary compute costs, and manual intervention.

FAILED RECOVERY

Der AWS Batch ist um 2:17 Uhr versagt. Niemand bemerkte es, bis das Geschäft eröffnet wurde.

Control-M detects failed AWS jobs immediately, applies configurable retries and recovery policies, alerts the right teams through tools like PagerDuty or Slack, and prevents dependent workflows from continuing until recovery conditions are satisfied.

CROSS-SERVICE FLOWS

Step Functions erledigt. Der nachgelagerte SAP-Prozess hat nie begonnen.

Cloud-native workflows rarely end inside AWS. Control-M coordinates dependencies across AWS services, enterprise applications, databases, file transfers, and third-party platforms, ensuring every downstream process starts automatically when upstream conditions are met.

SLA VISIBILITY

Alles läuft. Du kannst immer noch nicht sagen, ob du dein SLA erreichst.

Control-M provides end-to-end workflow visibility with predictive SLA monitoring, critical path tracking, and dependency awareness across hybrid environments, allowing teams to identify delivery risks before service levels are breached.

AUTOMATION SPRAWL

Lambda. EventBridge. Cron. Drehbücher. Niemand besitzt den kompletten Workflow.

Control-M unifies fragmented automation into a single orchestrated workflow. Instead of managing isolated schedules and service-specific triggers, teams gain centralized control, governance, auditing, and observability across AWS services and the surrounding enterprise ecosystem.

Control-M + AWS

Control-M + AWS

API and automation capabilities

REST API · Control-M Automation API · AWS Lambda invocation · Amazon EventBridge events · AWS Step Functions orchestration · CLI support

Deployment models & infrastructure flexibility

AWS cloud · hybrid cloud · multi-cloud · on-premises integration · containerized workloads (Amazon ECS · Amazon EKS via Control-M for Kubernetes)) · Amazon EC2 · Control-M SaaS or self-hosted deployment

Security posture

AWS IAM integration · role-based access control (RBAC) · SAML/SSO · encrypted in transit · encrypted at rest · AWS Secrets Manager integration · audit logging

Incident response & MTTR enablement

Configurable retries with backoff · automated recovery workflows · downstream dependency protection · SLA breach prediction · PagerDuty and Slack notifications

End-to-End-Orchestrierung

Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.

Control-M orchestriert Workflows über AWS-Dienste, Kubernetes, Datenbanken, Dateiübertragungen, CI/CD-Pipelines, Unternehmensanwendungen und Cloud-Plattformen hinweg in einem einzigen Jobablauf – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.

  • Cross-Tool-Abhängigkeit: Ankunft der S3-Datei → AWS Lambda → AWS Step Functions → Amazon ECS Batch Workload → SAP-Update → ServiceNow-Benachrichtigung
  • Datenbewusste Trigger: S3-Objekterstellung · EventBridge-Veranstaltung · API-Anfrage · Lambda-Fertigstellung · Stufenfunktionsvervollständigung · Aktenankunft · Status des vorgelagerten Arbeitsplatzausstiegs
Alle Integrationen ansehen

AWS Lambda 

Invoke functions · monitor execution status · capture exit conditions · orchestrate downstream workflows

Amazon S3 

Monitor file arrivals · validate objects · trigger workflows · manage event-driven dependencies

AWS Step Functions 

Trigger state machines · monitor completion · coordinate downstream enterprise processes · automate recovery

Amazon ECS / EKS

Launch container workloads · manage dependencies · monitor execution · orchestrate hybrid workflows

Jenkins

Trigger CI/CD pipelines · monitor build status · synchronize deployments with operational workflows

ServiceNow 

Create incidents · trigger change workflows · update tickets automatically · synchronize operational events

SAP 

Coordinate business process execution · manage cross-platform dependencies · trigger ERP jobs following AWS workflow completion

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 graphs 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
TBD noch zu benennen

ARBEITSABLÄUFE ÜBERWACHEN

Überwachen Sie AWS-Workflows aus einer einzigen operativen Ansicht.

AWS bietet Transparenz in einzelne Dienste, aber nicht in den gesamten Geschäftsablauf von Cloud-Diensten, Unternehmensanwendungen bis hin zu externen Plattformen. Control-M liefert zentralisierte Überwachung, Abhängigkeitsbewusstsein und operative Intelligenz in jedem Workflow von Anfang bis Ende:

  • Durchgehende Workflow-Transparenz

  • • Dienstübergreifende Abhängigkeitsabbildung

  • Laufzeit und Ausführungshistorie

  • Prädiktive SLA-Überwachung

  • Vereinheitlichtes operatives Dashboard

Wird noch fest gesagt

AUTOMATISIERTE WIEDERHERSTELLUNG

Stellen Sie AWS-Ausfälle wieder her, bevor sie zu Geschäftsausfällen werden.

Native AWS-Dienste können einzelne Aufgaben erneut versuchen, koordinieren aber nicht die Wiederherstellung über den gesamten Produktionsablauf. Control-M verwaltet automatisch Wiederholungen, wendet Wiederherstellungsrichtlinien an, schützt nachgelagerte Systeme und alarmiert Einsatzkräfte, wenn eine Intervention erforderlich ist:

  • Konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien

  • Automatisierte Workflow-Wiederherstellung

  • Downstream-Kaskadenprävention

  • PagerDuty- und Slack-Alarme

Documentation
Integrating AWS 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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