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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. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Azure Data Factory über mehrere Tools hinweg ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.

UPSTREAM DELAYS

Ihre Azure Data Factory-Pipeline wartete. Die Quelldateien sind nie angekommen.

Azure Data Factory can't process data that isn't there. Control-M monitors file arrivals, storage events, APIs, and upstream application jobs before triggering the pipeline. Missing dependencies pause execution automatically instead of producing failed or incomplete data loads.

PIPELINE FAILURES

Kopieraktivität fehlschlug mitten im Spiel fehl. Downstream-Transformationen versuchten weiterhin zu laufen.

Control-M detects Azure Data Factory pipeline exit states, prevents downstream execution after failures, applies configurable retries where appropriate, and automatically resumes dependent workflows only after successful completion, eliminating cascading failures across your data platform.

CROSS-PLATFORM FLOWS

Azure Data Factory fertig. Databricks und Synapse haben nie begonnen.

Data platforms rarely end with Azure Data Factory. Control-M orchestrates dependencies across Databricks, Azure Synapse Analytics, Snowflake, SQL databases, APIs, and file transfers so every downstream workload starts only when prerequisites are satisfied.

SLA PRESSURE

Das morgendliche Dashboard hat seine Frist verpasst. Niemand wusste es, bis Nutzer sich beschwert haben.

Control-M continuously tracks workflow progress against SLA targets, predicts potential breaches before they happen, and alerts operators through integrated notification channels so teams can intervene before business reporting is affected.

HYBRID ORCHESTRATION

Die Hälfte des Workflows läuft vor Ort. Der Rest läuft in Azure.

Control-M orchestrates Azure Data Factory alongside on-premises databases, enterprise applications, managed file transfers, cloud services, and legacy schedulers within a single workflow, providing unified dependency management, monitoring, and recovery across hybrid environments.

INTEGRATIONSFAKTEN

Control-M + Azure Data Factory

workload.types

Pipeline execution · Trigger-based pipelines · Data movement · ETL/ELT orchestration · Batch processing · Metadata-driven pipelines

trigger.type

Schedule trigger · Event trigger · Azure Blob Storage event · REST API/webhook · Upstream job completion · File arrival · Manual trigger

cross_tool.deps

Azure Databricks job · Azure Synapse Analytics · Azure SQL Database · Azure Functions · Azure Logic Apps · REST API call · Managed File Transfer · Power BI dataset refresh

cloud.platforms

Microsoft Azure · AWS · Google Cloud Platform · hybrid cloud · on-premises systems

error_handling

configurable retry count · retry interval · pipeline status monitoring · downstream dependency prevention · automated job hold · SLA breach prediction · PagerDuty · Slack

throughput

large-scale batch processing · high-volume data ingestion · metadata-driven orchestration · scalable pipeline execution · hybrid data movement

observability

job-level audit log · end-to-end workflow visibility · dependency lineage graph · SLA tracking and prevention · centralized montioring · Datadog integration · Splunk integration · SIEM-compatible event stream

End-to-End-Orchestrierung

Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.

Control-M orchestriert Workflows über Azure Data Factory, Databricks, Azure Synapse, Snowflake, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.

  • Cross-tool dependency: Azure Blob Storage → Azure Data Factory → Databricks → Snowflake → Power BI
  • Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, Event Grid-Ereignis, Pipeline-Abschluss, API-Antwort
Alle Integrationen ansehen

Azure Data Factory

pipeline execution · status monitoring · dependency orchestration · automated recovery

Azure Databricks 

job triggering · completion tracking · SLA monitoring

Azure Synapse Analytics 

query execution · dependency coordination · workload sequencing

Snowflake 

data load orchestration · downstream triggering · status tracking

Azure Blob Storage 

file arrival detection · validation · event-based triggering

Power BI 

dataset refresh · report delivery · completion verification

REST APIs 

event integration · workflow triggering · status retrieval

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

PIPELINES ÜBERWACHEN

Überwachen Sie Azure Data Factory-Workflows an einem Ort

Azure Data Factory bietet Ausführungstransparenz in seiner Umgebung, aber moderne Pipelines erstrecken sich über viele Plattformen. Control-M bietet eine zentralisierte operative Übersicht über den gesamten Arbeitsablauf und hilft Teams, Ausführung, Abhängigkeiten und Lieferverpflichtungen von einer einzigen Konsole aus zu verwalten:

  • Pipeline-Ausführungsstatus

  • Laufzeitverlaufsverfolgung

  • Sichtbarkeit der Upstream-Abhängigkeit

  • Downstream-Abhängigkeitsabbildung

  • SLA-Risikoindikatoren

SLA-SICHERUNG

Halten Sie die Azure Data Factory-Lieferungen pünktlich

Native Scheduling bietet kein SLA-Management auf Geschäftsebene über den gesamten Workflow. Control-M überwacht kontinuierlich Abhängigkeiten, prognostiziert Verzögerungen und automatisiert die Behebung, bevor verpasste Fristen Berichterstattung, Analysen oder kundenorientierte Prozesse beeinträchtigen:

  • Vorhersage von SLA-Bruch

  • Automatisierte Eskalations-Workflows

  • Abhängigkeitsbewusste Planung

  • Konfigurierbare Wiederherstellungsaktionen

  • Sichtbarkeit von Unternehmensdienstleistungen

Documentation
Integrating Azure Data Factory 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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