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Control-M + Azure Batch Accounts
Ihr Azure Batch-Workflow startet, bevor eine Rechenaufgabe überhaupt ausgeführt wird – und er kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Azure Blob Storage-Eingabe landet zu spät. Eine Azure Data Factory-Pipeline verpasst ihr Verarbeitungsfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Azure Blob-Datenankunft, Azure Data Factory-Transformation, Azure Batch-Ausführung und Downstream-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Azure Batch-Workloads über mehrere Tools hinweg ausführen. So behandelt Control-M jedes einzelne Tool.
DATENANKUNFT
Der Blob kam zu spät. Dein Batch-Rechnen startete ohne seine Eingabe.
Control-M koordiniert den Upstream-Dateiworkflow mit der Azure Batch-Ausführung und gibt den Rechenschritt erst frei, nachdem die erforderlichen Abhängigkeiten abgeschlossen sind. Die Batch-Aufgabe startet in der Reihenfolge, anstatt sich auf einen isolierten Zeitplan zu verlassen.
VORÜBERGEHENDER AUSFALL
Azure hat HTTP 429 zurückgegeben. Deine nächtliche Rechenkette ist gerade ins Stocken geraten.
Control-M kann konfigurierte HTTP-Antwortcodes, einschließlich 429 standardmäßig, erkennen und den Ausführungsschritt mit konfigurierbaren Intervallen und Versuchszahlen erneut ausführen. Transientes Azure-Throttling wird systematisch gehandhabt, anstatt zu einem unmittelbaren Operator-Vorfall zu werden.
LAUFZEITSTEUERUNG
Die Batch-Aufgabe läuft noch. Dein Lieferfenster verschwindet.
Control-M unterstützt konfigurierbare maximale Wand-Uhr-Zeit und Status-Abfrage für Azure Batch Accounts-Jobs, während die Überwachungsmaßnahmen auf Workflow-Ebene SLAs ein Zeitplanrisiko offenlegen. Teams können unkontrollierte Rechenleistungen identifizieren, bevor sie die nachgelagerte Lieferung kompromittieren.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Eine Rechenaufgabe ist um 2:13 Uhr ausgefallen. Nachgelagerte Aufträge warten.
Control-M überwacht den Azure Batch-Status und unterstützt konfigurierbare Fehlzugangs-Wiederholungen, während die Abhängigkeitskontrolle über nachgelagerte Aufträge erhalten bleibt. Die Aufgabenausgabe kann direkt an die Control-M-Ausgabe angehängt werden, sodass Operatoren handlungsfähigen Fehlerkontext erhalten, ohne separate Konsolen zusammenzusetzen.
MASSENDRUCK
Das Batch-Fenster steigt an. Dutzende von Rechenjobs benötigen koordinierte Ausführung.
Control-M integriert Azure-Batch-Jobs in einer Planungsumgebung mit Abhängigkeiten, Ressourcenpools, Sperrressourcen und fortschrittlicher Planung. Es unterstützt bis zu 100 gleichzeitige Azure Batch Accounts-Jobs pro Agent und hilft Teams, hochvolumige Rechenleistungen vorhersehbar zu koordinieren.
Control-M + Azure Batch Accounts
Control-M + Azure Batch Accounts
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API und Automatisierungsfunktionen |
Control-M-Automatisierungs-API · Job:Azure Batch-Konten · Verbindungsprofile · Ausführung der Task-Befehlszeile · konfigurierbare Status-Abfrage · Job-Log-Erfassung · Erweiterte Planung · Variablen |
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Bereitstellungsmodelle und Flexibilität der Infrastruktur |
Control-M SaaS · Linux Agent · Windows Agent · Azure Batch-Endpunkte · Zentralisierte Verbindungsprofile · Lokale Verbindungsprofile · Azure VM verwaltete Identität |
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Sicherheitslage |
Microsoft Entra ID · Service Principal Authentifizierung · Authentifizierung mit verwalteter Identität · Azure RBAC · sichere Verbindungsprofile · Unterstützung für externe Tresore · Schutz vor Client-Geheimnissen |
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Incident Response & MTTR-Enablement |
HTTP-Code-Wiederholungen · konfigurierbares Wiederholungsintervall · konfigurierbare Wiederholungsversuche · Fehlgeschlagener Aufgaben-Wiederholungsversuch · maximale Wanduhrzeit · Jobstatusüberwachung · Stdout-Erfassung · SLA-Überwachung |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über Azure Batch Accounts, Azure Blob Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Sichtbarkeit und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-tool dependency: Azure Blob Storage → Azure Data Factory → Azure Batch → analytics handoff
- Datenbewusste Auslöser: Dateiankunft, API-Ereignis, Abschluss eines vorgelagerten Auftrags, Übertragungsabschluss
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Azure Batch Accounts |
Aufgabenausführung · Statusüberwachung · Aufgabenwiederholung · Wanduhr-Limits · Log-Erfassung |
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Azure Blob Storage |
Dateiankunftsabhängigkeit · Eingabeübergabe · Ausgabelieferung |
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Azure Data Factory |
Pipeline-Orchestrierung · Abschlussabhängigkeit · Downstream-Übergabe |
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Azure Databricks |
Joborchestrierung · Abhängigkeitskoordination · Rechenübergabe |
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Control-M MFT |
Verwaltete Dateiübertragung · Ankunftsabhängigkeit · Lieferbestätigung |
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REST-APIs |
Dienstaufruf · API-gesteuerte Abhängigkeiten · Workflow-Übergaben |
MONITOR COMPUTE
Überwachen Sie die Ausführung von Azure Batch über das Batch-Konto hinaus.
Azure Batch stellt Jobs und Aufgaben innerhalb seiner eigenen Rechengrenze frei, aber Produktionsworkflows beginnen und enden in der Regel anderswo. Control-M bietet zentrale Transparenz über die gesamte Batch-Ausführung und umliegende Abhängigkeiten, sodass Plattformteams die gesamte operative Kette überwachen können:
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Azure Batch job status
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Aufgabenausgabe und Ergebnisse
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Plattformübergreifende Workflow-Abhängigkeiten
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Laufzeit- und Ausführungssichtbarkeit0
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SLA-Risikoindikatoren
SLA-SICHERUNG
Halte Azure Batch Compute im Lieferfenster.
Eine Batch-Aufgabe kann korrekt ausgeführt werden und dennoch zu spät für den von ihr unterstützten Geschäftsprozess abgeschlossen werden. Control-M verbindet die Azure Batch-Ausführung mit dem SLA-Management auf Workflow-Ebene, hilft Teams dabei, Planungsrisiken zu erkennen und die Wiederherstellung zu kontrollieren, bevor nachgelagerte Deadlines verpasst werden:
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SLA-Überwachung auf Workflow-Ebene
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Maximale Laufzeitsteuerung
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Konfigurierbare Aufgaben-Wiederholungen
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Abhängigkeitsbewusste Ausführung
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Zentralisierte Ausfallsichtbarkeit
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
