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Control-M + Azure AI Foundry
Ihr Azure AI Foundry-Workflow beginnt, bevor die KI-Anwendung ihre Eingabe erhält – und scheitert, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Ausnahmefälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die KI- und ML-Pipelines über mehrere Tools hinweg betreiben. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
DATENFERTIGKEIT
Das Training beginnt um 2 Uhr morgens. Der Feature-Datensatz ist nie angekommen.
Control-M wartet auf verifizierte Upstream-Abschlussereignisse, überprüft die Dateizustellung und die Verfügbarkeit von Datensätzen und gibt dann Azure AI Foundry Workloads frei. Fehlende Eingaben lösen Warnungen und kontrollierte Sperren aus, wodurch fehlgeschlagene KI-Anwendungsausführungen und verschwendete Upstream-Verarbeitung verhindert werden.
AUSFÜHRUNGSFEHLER
Der KI-Agenten-Run schlug mitten in der Ausführung fehl. Niemand bemerkte es bis zum Morgen.
Control-M erkennt fehlerhafte Ausführungszustände von KI-Anwendungen, wendet konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien an, erfasst den Fehlerkontext und eskaliert über Slack-, E-Mail- oder Incident-Tools. Teams erholen sich schneller, ohne langlaufende AI-Agenten-Workflows manuell überwachen zu müssen.
WERKZEUGÜBERGREIFENDER FLUSS
beendete Databricks. Azure AI Foundry hat die Übergabe nie erhalten.
Control-M koordiniert Abhängigkeiten zwischen Databricks, Speicherdiensten, APIs und Azure AI Foundry. Die Downstream-Ausführung beginnt erst nach validierter Abschluss, wodurch spröde Skripte, Polling-Schleifen und manuelle Orchestrierungspunkte eliminiert werden.
MODELLEINSATZ
Die KI-Anwendung hat die Validierung bestanden. Die Bereitstellung in die Produktion wurde nie durchgeführt.
Control-M bewertet die Bereitstellungsbedingungen, Genehmigungsgatter und die Bereitschaft der Umgebung, bevor Release-Workflows ausgelöst werden. Automatisierte Abhängigkeitsverfolgung stellt sicher, dass validierte KI-Anwendungen ohne verpasste Übergaben oder manuelle Eingriffe in die Produktion gelangen.
SLA-RISIKO
Das Unternehmen erwartet Prognosen bis 7 Uhr morgens. Der Arbeitsablauf hinkt hinterher.
Control-M verfolgt kontinuierlich den Fortschritt des Arbeitsablaufs gegenüber den Einsatzzielen, sagt SLA-Verstöße voraus, bevor sie auftreten, und ermöglicht proaktive Sanierungen. Teams erhalten Einblick in die End-to-End-Lieferzeitpläne der KI und nicht in den Status einzelner Aufgaben.
Integrationsfakten
Control-M + Azure AI Foundry
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workload.types |
KI-Agenten-Aufruf · Ausführung von KI-Anwendungen · promptbasierter Workflow-Trigger · Ereignisgesteuerte KI-Anwendung läuft · Mehrstufiger Agenten-Workflow · upstream-konditionierte KI-Ausführung |
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trigger.type |
file arrival (Azure Blob · ADLS) · API/Webhook · Databricks-Komplettierung · Vervollständigung der Datenpipeline · Modell-Genehmigungsereignis · Zeitplan · Vorgelagerter Job-Exitcode |
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cross_tool.deps |
Azure Data Factory pipeline · Databricks-Job · Apache Airflow DAG-Trigger · Azure Synapse workflow · REST API-Aufruf · Dateizustellungsbestätigung · Vorgelagerter Job-Exitcode |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · AWS · Google Cloud Platform · Hybride Cloud · Control-M SaaS + On-Premises |
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error_handling |
Konfigurierbarer Wiederholungsanzahl · Intervall · Prävention stromabwärts der Kaskade · Automatisierter Workflow halten · SLA-Vorverletzungswarnung · PagerDuty · Slack |
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Durchsatz |
Hochvolumen-Batch-Inferenz · Orchestrierung des parallelen Modelltrainings · Großräumige Datensatzverarbeitung · ereignisgesteuerte Ausführung |
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Beobachtbarkeit |
Job-Level Audit-Log · SLA-Verfolgung mit Sicherheitsvorhersage · Abhängigkeitsliniengraph · Datadog/Splunk-Integration · SIEM-kompatibler Ereignisstrom |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über Azure AI Foundry, Databricks, Azure Data Factory, Azure Storage, Airflow, APIs und Cloud-Services in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-tool dependency: Azure Data Factory → Databricks → Azure AI Foundry → Output Validation → downstream delivery
- Datenbewusste Auslöser: Dateiankunft, API-Ereignis, Modellfreigabe, Abschluss des KI-Agenten-Laufs
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Azure AI Foundry |
Modelltraining · Schlussfolgerungsausführung · Einsatzorchestrierung · Statusverfolgung |
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Azure Data Factory |
Pipeline-Trigger · Abhängigkeitsmanagement · Vervollständigungsvalidierung |
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Databricks |
Arbeitsausführung · Notebook-Orchestrierung · Statusüberwachung |
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Azure Blob Storage |
Dateiankunft-Trigger · Datenvalidierung · Ereignisbasierte Workflow-Initiierung |
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Apache-Luftstrom |
DAG-Auslöser · Statusverfolgung · SLA-Koordination |
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MLflow |
Koordination des Modelllebenszyklus · Genehmigungsworkflows · Artefaktvalidierung |
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REST-APIs |
Ereignisauslöser · Systemintegration · Workflow-Automatisierung |
ARBEITSABLÄUFE ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die Ausführung von Azure AI über die gesamte Pipeline hinweg.
Azure AI Foundry bietet Workload-Transparenz, aber keine vollständige operative Transparenz über Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten. Control-M bietet zentrale Überwachung über den gesamten Workflow-Lebenszyklus und hilft Teams, Risiken zu identifizieren, bevor sie die Lieferung beeinflussen:
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Ausbildungsstatus
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Laufzeitverlaufsverfolgung
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Abhängigkeitssichtbarkeit
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SLA-Risikoindikatoren
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Zentralisiertes operatives Dashboard
SLA-SICHERUNG
Halte die KI-Lieferverpflichtungen im Zeitplan.
KI-Workflows erstrecken sich oft über mehrere Systeme ohne gemeinsame SLA-Ansicht. Control-M verfolgt Abhängigkeiten, sagt Verzögerungen voraus und automatisiert Wiederherstellungsmaßnahmen, damit Teams Modelle, Vorhersagen und KI-Dienste konsequent pünktlich liefern:
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Vorhersage von SLA-Bruch
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Automatisierte Eskalationspfade
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Abhängigkeitsbewusste Wiederherstellung
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Konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien
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Konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
