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Control-M + Azure Machine Learning
Ihr Azure Machine Learning Workflow startet, bevor eine Endpunkt-Pipeline überhaupt ausgeführt wird – und sie kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Azure Blob Storage-Eingabe kam nicht ein. Eine Azure Data Factory-Pipeline zog sich in die Länge. Control-M orchestriert die gesamte Kette: die Ankunft von Azure Blob-Daten, die Transformation von Azure Data Factory, die Ausführung von Azure Machine Learning und die Downstream-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Azure Machine Learning Jobs über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
VORSTROM-DATEN
Dein Trainingslauf ist fällig. Azure Blob-Daten sind immer noch nicht eingetroffen.
Control-M hält den Azure Machine Learning Job abhängig vom Upstream-Workflow statt eines eigenständigen Zeitplans. Die Ausführung beginnt erst nach Abschluss der erforderlichen Verarbeitung, sodass späte Daten nicht zu einem falsch getimten Machine-Learning-Lauf werden.
ADF · AZURE ML
Ihre Data Factory-Pipeline ist fertig. Der Job des maschinellen Lernens wartet noch.
Control-M koordiniert Azure Data Factory- und Azure Machine Learning-Jobs innerhalb derselben Planungsumgebung und nutzt Jobabhängigkeiten, um die Ausführung nach Abschluss der Upstream-Verarbeitung freizugeben – wodurch getrennte Zeitpläne und manuelle Übergaben zwischen Pipeline-Stufen eliminiert werden.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Der Pipeline-Auftrag ist über Nacht gescheitert. Alles nachgelagert hängt immer noch davon ab.
Control-M verfolgt den Jobstatus von Azure Machine Learning und wendet Workflow-Bedingungen um das Ergebnis herum an, sodass die abhängige Verarbeitung nach einer fehlgeschlagenen Ausführung nicht fortgesetzt wird. Teams können die Fehlphase wiederherstellen, ohne den nachgelagerten Workflow blind voranzutreiben.
RECHENVERWALTUNG
Das Training ist abgeschlossen. Der Azure ML-Compute-Cluster läuft noch.
Control-M kann das Rechenmanagement von Azure Machine Learning mit dem Produktionsworkflow koordinieren, einschließlich Start-, Stopp-, Neustart- und Löschaktionen. Der Rechenzyklus wird nach Abschluss der Modellverarbeitung zu einem weiteren orchestrierten Schritt statt einer getrennten operativen Aufgabe.
SLA-RISIKO
Der ML-Job zieht sich in die Länge. Dein morgendliches Lieferfenster schließt sich.
Control-M bringt den Azure Machine Learning Job in den End-to-End-SLA-Workflow, sodass Teams seine Auswirkungen auf abhängige Verarbeitungs- und Lieferfristen sehen können, anstatt die ML-Ausführung unabhängig vom Geschäftsdienst zu überwachen.
Control-M + Azure Machine Learning
Control-M + Azure Machine Learning
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workload.types |
Endpunkt-Pipeline-Ausführung · bestehende Jobausführung · Rechenmanagement · Berechnungsstart · Berechnen Stopp · Berechnen Neustart · Berechnen Löschen |
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trigger.type |
Zeitplan · Nachgelagerte Auftragsabschluss · Control-M-Abhängigkeiten · Dateiankunfts-Workflow · API-gesteuerte Ausführung · Automatisierungs-API |
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cross_tool.deps |
Azure Data Factory Pipeline · Azure Blob Storage Ankunft · Azure Databricks job · Apache Airflow DAG · REST API Call · Downstream Analytics |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · Azure Machine Learning workspace · Azure Compute · Control-M SaaS · hybrid Control-M environment |
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error_handling |
Fehlertoleranz · Status-Abfragefrequenz · Control-M-Arbeitsbedingungen · Downstream-Kaskadenprävention · Workflow-Wiederherstellung · SLA-Überwachung |
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Durchsatz |
asynchrone ML-Ausführung · Langlaufende Pipelines · Batch-Inferenz-Workflows · Rechen-Cluster-Verarbeitung |
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Beobachtbarkeit |
Jobstatus · Jobergebnisse · Jobausgabe · Abhängigkeitssichtbarkeit · SLA-Tracking · Zentrale Workflow-Überwachung |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über Azure Machine Learning, Azure Data Factory, Azure Blob Storage, Azure Databricks, Airflow, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-tool dependency: Azure Data Factory → Azure Machine Learning pipeline → Azure Databricks → analytics handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Upstream-Jobabschluss, Pipeline-Abschluss
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Azure Machine Learning |
Pipeline-Ausführung · Ausführung bestehender Jobs · Rechenmanagement · Statusüberwachung |
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Azure Data Factory |
Pipeline-Ausführung · Abschlussabhängigkeiten · Workflow-Übergabe |
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Azure Blob Storage |
Dateiankunft · Datenabhängigkeiten · nachgelagerte Freigabe |
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Azure Databricks |
Jobausführung · Abhängigkeitskoordination · Downstream-Verarbeitung |
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Apache-Luftstrom |
DAG-Ausführung · Statusverfolgung · Workflow-Abhängigkeiten |
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Dateiübertragungen |
Datenbewegung · Ankunftserkennung · Workflow-Freigabe |
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Analytische Dienstleistungen |
Downstream-Übergabe · geplante Lieferung · Abhängigkeitskoordination |
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 Airflow passiert. Genau hier versagen Pipelines tatsächlich.
Der Luftstrom steuert seinen DAG. Control-M verwaltet alles Umliegende.
LUFTSTROMREGLER
Orchestrierung auf DAG-Ebene innerhalb der Datenpipeline
- DAG-Level-Aufgabenorchestrierung innerhalb von Datenpipelines
- Python-Operatoren, Sensoren und Aufgabenabhängigkeiten
- Ausführungsgraph für Jobs, die in deiner Pipeline laufen
- Verwaltet erneute Versuche innerhalb eines einzigen DAG-Kontexts
Control-M fügt hinzu
Die Koordinationsschicht um deine DAGs herum
- Koordinationsschicht rund um DAGs – löst den Airflow basierend auf upstream-Bedingungen aus: Dateiankünfte, API-Ereignisse, andere Werkzeugabschlüsse
- Verfolgt den SLA-Beitrag jedes DAG über den gesamten End-to-End-Workflow, nicht nur über die eigene Routine
- Verwaltet die Fehlerwiederherstellung, wenn upstream-Abhängigkeiten ausfallen, bevor der Luftstrom überhaupt startet.
- Bestehende DAGs müssen nicht umgeschrieben oder migriert werden
ÜBERWACHEN SIE ML-JOBS
Überwachen Sie Azure Machine Learning Jobs über die gesamte Pipeline hinweg
Azure Machine Learning zeigt die Ausführung innerhalb seiner eigenen Umgebung. Control-M verbindet diese Ausführung mit der breiteren Produktionspipeline und bietet den DataOps-Teams eine zentrale Übersicht über ML-Jobs neben den Upstream- und Downstream-Workloads, die die erfolgreiche Lieferung bestimmen:
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Azure ML job status
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Jobergebnisse und Output
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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Durchgehende Workflow-Transparenz
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Plattformübergreifender Ausführungsstatus
SLA-SICHERUNG
Halte die maschinellen Lernpipelines auf Liefer-SLAs abgestimmt
Azure Machine Learning kann Ihnen sagen, wie ein ML-Job ausgeführt wird. Control-M zeigt, wie dieser Job die Deadline für den gesamten Produktionsworkflow beeinflusst, indem es ML-Ausführung mit Upstream-Abhängigkeiten, Downstream-Verarbeitung und Service-Level-Bereitstellung verbindet:
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End-to-End-SLA-Überwachung
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Plattformübergreifende Abhängigkeitssichtbarkeit
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ML-Jobstatusüberwachung
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Koordination der nachgelagerten Lieferung
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Zentralisierte Workflow-Steuerung
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
