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Wir verwenden KI-Tools, um unsere Inhalte in mehreren Sprachen bereitzustellen. Da diese Übersetzungen automatisiert sind, kann es zu Abweichungen zwischen der englischen und der übersetzten Version kommen. Die englische Version dieser Inhalte ist die offizielle Version. Kontaktieren Sie BMC, um mit einem Experten zu sprechen, der Ihre Fragen beantworten kann.

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.

DATA READINESS

Das Training beginnt um 2 Uhr morgens. Der Feature-Datensatz ist nie angekommen.

Control-M waits for verified upstream completion events, validates file delivery and dataset availability, then releases Azure AI Foundry workloads. Missing inputs releases alerts and controlled holds, preventing failed AI application executions and wasted upstream processing.

EXECUTION FAILURE

Der KI-Agenten-Run schlug mitten in der Ausführung fehl. Niemand bemerkte es bis zum Morgen.

Control-M detects failed AI application execution states, applies configurable retry policies, captures error context, and escalates through Slack, email, or incident tools. Teams recover faster without manually monitoring long-running AI agent workflows.

CROSS-TOOL FLOW

beendete Databricks. Azure AI Foundry hat die Übergabe nie erhalten.

Control-M coordinates dependencies across Databricks, storage services, APIs, and Azure AI Foundry. Downstream execution starts only after validated completion, eliminating brittle scripts, polling loops, and manual orchestration points.

MODEL DEPLOYMENT

Die KI-Anwendung hat die Validierung bestanden. Die Bereitstellung in die Produktion wurde nie durchgeführt.

Control-M evaluates deployment preconditions, approval gates, and environment readiness before triggering release workflows. Automated dependency tracking ensures validated AI applications move into production without missed handoffs or manual intervention.

SLA RISK

Das Unternehmen erwartet Prognosen bis 7 Uhr morgens. Der Arbeitsablauf hinkt hinterher.

Control-M continuously tracks workflow progress against service targets, predicts SLA breaches before they occur, and enables proactive remediation. Teams gain visibility into end-to-end AI delivery timelines rather than isolated task status.

Integrationsfakten

Control-M + Azure AI Foundry

workload.types

AI agent invocation · AI application execution · prompt-based workflow trigger · event-driven AI application run · multi-step agent workflow · upstream-conditioned AI execution

trigger.type

file arrival (Azure Blob · ADLS) · API/webhook · Databricks completion · data pipeline completion · model approval event · time schedule · upstream job exit code

cross_tool.deps

Azure Data Factory pipeline · Databricks job · Apache Airflow DAG trigger · Azure Synapse workflow · REST API call · file delivery confirmation · upstream job exit code

cloud.platforms

Microsoft Azure · AWS · Google Cloud Platform · hybrid cloud · Control-M SaaS + on-premises

error_handling

configurable retry count · interval · downstream cascade prevention · automated workflow hold · SLA pre-breach alert · PagerDuty · Slack

throughput

high-volume batch inference · parallel model training orchestration · large-scale dataset processing · event-driven execution

observability

job-level audit log · SLA tracking with breach prediction · dependency lineage graph · Datadog/Splunk integration · SIEM-compatible event stream

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
Alle Integrationen ansehen

Azure AI Foundry 

model training · inference execution · deployment orchestration · status tracking

Azure Data Factory

pipeline trigger · dependency management · completion validation

Databricks

job execution · notebook orchestration · status monitoring

Azure Blob Storage 

file arrival trigger · data validation · event-based workflow initiation

Apache Airflow 

DAG trigger · status tracking · SLA coordination

MLflow

model lifecycle coordination · approval workflows · artifact validation

REST APIs 

event trigger · system integration · workflow automation

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:

  • Ausbildungsstatus

  • Laufzeitverlaufsverfolgung

  • Abhängigkeitssichtbarkeit

  • SLA-Risikoindikatoren

  • 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:

  • Vorhersage von SLA-Bruch

  • Automatisierte Eskalationspfade

  • Abhängigkeitsbewusste Wiederherstellung

  • Konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien

  • Konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien

Documentation
Integrating Azure AI Foundry 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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