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Control-M + Azure DevOps
Ihr Azure-DevOps-Workflow startet, bevor ein Pipeline-Run überhaupt ausgeführt wird – und er kann ausfallen, wenn etwas im Upstream kaputtgeht. Ein Azure-Blob-Artefakt kommt zu spät an. Ein Terraform-Infrastrukturauftrag verpasst sein Bereitstellungsfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Artefaktankunft, Infrastrukturbereitstellung, Ausführung der Azure DevOps-Pipeline und Downstream-Deployment.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Azure-DevOps-Pipelines über mehrere Tools hinweg ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
NACHGELAGERTE ABHÄNGIGKEIT
Ihre Terraform-Bereitstellung ist fehlgeschlagen. Azure DevOps wartet noch auf die Laufzeit.
Control-M bewertet den Fertigstellungszustand des Terraform-Jobs, bevor die Azure DevOps Pipeline freigegeben wird, verhindert eine Bereitstellung gegen unvollständige Infrastruktur und verhindert, dass der abhängige Workflow voranschreitet, bis seine Voraussetzung erfolgreich ist.
VERÖFFENTLICHUNGSZEITPUNKT
Der Bau wurde um 2:07 Uhr morgens verabschiedet. Das Batch-Fenster im Downstream nicht.
Control-M wendet fortschrittliche Planungskriterien und Cross-Tool-Abhängigkeiten rund um die Azure DevOps-Pipeline an und koordiniert deren Abschluss mit nachgelagerten Jobs und zeitkritischen Verarbeitungsfenstern, anstatt sich auf nicht zusammenhängende Zeitpläne zu verlassen.
PIPELINE-AUSFALL
Ihre Deployment-Pipeline ist ausgefallen. Drei nachgelagerte Prozesse sind bereit zum Auslösen.
Control-M überwacht den Status und die Ergebnisse der Azure DevOps Pipeline, hält abhängige Jobs, wenn die Pipeline ausfällt, und verhindert, dass der Fehler auf nachgelagerte Anwendungs-, Daten- oder Infrastruktur-Workflows übergeht.
FREISETZUNGSVARIABILITÄT
Die Produktion braucht den Release-Zweig. Die heutige Aufführung zeigt immer noch woanders hin
Control-M kann die Azure DevOps Pipeline gegen einen spezifizierten Repository-Branch ausführen und Pipeline-Variablen und -parameter zur Laufzeit weitergeben, sodass die Release-Ausführung mit der vorgesehenen Deployment-Konfiguration ausgerichtet bleibt.
SLA-RISIKO
Die Pipeline ist lang. Die Dienstzeit um 6 Uhr morgens bewegt sich nicht.
Control-M integriert den Azure-DevOps-Job in den umfassenderen Service-Workflow und integriert das SLA-Management, sodass die Betriebsteams Einblick in das Deadline-Risiko erhalten, bevor eine verzögerte Pipeline den End-to-End-Geschäftsdienst beeinträchtigt.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + Azure DevOps
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API und Automatisierungsfunktionen |
Automatisierungs-API · JSON Jobs-as-Code · Azure DevOps Pipeline-Ausführung · Pipeline-Variablen · Pipeline-Parameter · Repository-Branch · Phasen-zu-Überspringen · Build-Log-Abruf |
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Bereitstellungsmodelle und Flexibilität der Infrastruktur |
Control-M SaaS · selbstverwaltetes Control-M · Control-M Web · Automatisierungs-API · Linux Agent · Windows Agent · Azure DevOps-Endpunkte |
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Sicherheitslage |
Zentralisierte Verbindungsprofile · Authentifizierung des persönlichen Zugangstokens · Authentifizierung des Dienstprinzipals · Microsoft Entra Tenant-ID · Anwendungs-ID · Client-Geheimnis · Unterstützung externer Tresor (über zentralisierte Verbindungsprofile) |
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Incident Response & MTTR-Enablement |
Pipeline-Statusüberwachung · Ergebnisüberwachung · Sichtbarkeit von Build-Logs · konfigurierbare Status-Abfrage · Fehlertoleranz · Downstream-Abhängigkeitskontrolle · SLA-Überwachung · zentralisierte Auftragsausgabe |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über Azure DevOps, Terraform, Kubernetes, Jenkins, Dateiübertragungen und Azure-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Terraform → Azure DevOps Pipeline → Kubernetes Deployment → Application Handoff
- Datenbewusste Auslöser: Dateiankunft, API-Ereignis, Fertigstellung der Infrastruktur, Abschluss von vorgelagerten Projekten
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Azure DevOps |
Pipeline-Ausführung · Variablen und Parameter · Repository-Referenzen · Stufensteuerung · Status- und Ausgangsüberwachung |
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Terraform |
Infrastruktur-Workflow-Orchestrierung · Abhängigkeitskoordination · Ausführungssequenzierung |
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Kubernetes |
Workload-Koordination · Downstream-Abhängigkeiten · App-Workflow-Orchestrierung |
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Jenkins |
Pipeline-Ausführung · parametrisierte Jobs · Statusüberwachung · Werkzeugübergreifende Abhängigkeiten |
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Azure Functions |
Funktionsausführung · Abhängigkeitsorchestrierung · Downstream-Workflow-Koordination |
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Verwaltete Dateiübertragung |
Dateiankunftserkennung · sichere Übertragung · Workflow-Auslösung · Lieferabhängigkeiten |
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Control-M Automatisierungs-API |
Jobs-as-Code · JSON-Definitionen · CI/CD-Integration · Automatisierte Bereitstellung |
PIPELINES ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die Ausführung der Azure DevOps Pipeline an einem Ort.
Azure DevOps zeigt, was in seiner Pipeline passiert. Control-M fügt den umgebenden operativen Kontext hinzu, sodass Plattform- und SRE-Teams die Ausführung der Pipeline neben den Jobs und Abhängigkeiten sehen können, die bestimmen, ob der gesamte Produktionsworkflow erfolgreich ist:
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Pipeline-Status und Ergebnisse
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Azure DevOps pipeline build log
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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End-to-End-Workflow-Status
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Sichtbarkeit des SLA-Risikos
SLA-SICHERUNG
Schützen Sie Liefer-SLAs über die Azure DevOps Pipeline hinaus.
Ein erfolgreicher Azure DevOps-Run garantiert nicht, dass der vollständige Service pünktlich ankommt. Control-M verbindet die Pipeline-Ausführung mit dem umfassenderen Produktionsworkflow und wendet SLA-Management über Abhängigkeiten hinweg an, wodurch Teams frühere Einblicke in das Lieferrisiko erhalten:
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End-to-End-SLA-Tracking
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Werkzeugübergreifende Abhängigkeitssichtbarkeit
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Verzögerte Workflow-Identifikation
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Zentralisierte Ausführungsüberwachung
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Downstream-Abhängigkeitskontrolle
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
