Sagen Sie uns, wie wir helfen können
Vertrieb & Preise
Speak to a rep about your business needs
Hilfe & Support
See our product support options
Allgemeine Anfragen und Standorte
Kontakt
Control-M + Azure VM
Ihr Azure-VM-Workflow startet, bevor eine virtuelle Maschine überhaupt ausgeführt wird – und sie kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Azure Blob Storage-Lieferung kommt verspätet. Eine Azure Data Factory-Pipeline verpasst ihr erwartetes Abschlussfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Azure Blob-Datenankunft, Azure Data Factory-Verarbeitung, Azure VM-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-VM-Operationen über mehrere Tools ausführen. So handhabt Control-M jedes einzelne Beispiel.
STARTABHÄNGIGKEIT
Deine VM startete um 02:00 Uhr. Die benötigte Arbeitslast ist noch nicht fertig.
Control-M macht den VM-Start von der tatsächlichen Abschlussarbeit im Vorstrom abhängig, anstatt von einem isolierten Taktplan. Es bewertet Workflow-Abhängigkeiten, bevor die Azure VM Start-Operation ausgeführt wird, wodurch verhindert wird, dass die Berechnung vor der Produktionslast startet.
API-DROSSELUNG
Azure gibt HTTP 429 zurück. Dein Infrastruktur-Workflow stoppt auf halbem Weg.
Control-M kann konfigurierte HTTP-Antwortcodes erkennen und den Azure-VM-Jobschritt nach einem definierten Intervall mit konfigurierbaren Versuchen erneut ausführen. Die Standardeinstellungen des Verbindungsprofils umfassen die Behandlung von HTTP-429-Antworten, wodurch die manuelle Wiederherstellung durch vorübergehende Azure-API-Throttling reduziert wird.
ENERGIEZUSTAND
Der Downstream-Job ist bereit. Seine Azure-VM ist immer noch gestoppt.
Control-M koordiniert die Azure VM Start-Operation mit Upstream- und Downstream-Workflow-Abhängigkeiten und überprüft dann den Ausführungsstatus, bevor die abhängige Arbeit fortgesetzt wird. Der Infrastrukturstatus wird Teil des Produktionsworkflows statt eines separaten Runbooks, das jemand ausführen muss.
FLOTTENEINSÄTZE
Die Wartung beginnt heute Abend. Dutzende getaggte VMs benötigen dieselbe Aktion.
Control-M unterstützt Start-, Stopp- und Neustartoperationen gegen Azure-VMs, die nach Tag-Name und Wert ausgewählt werden. Plattformteams können gruppierte VM-Lebenszyklusaktionen innerhalb des größeren Workflows koordinieren, anstatt für jede Ziel-VM separate Skripte zu verwalten.
AUSFALLSICHTBARKEIT
Die VM-Operation ist fehlgeschlagen. Der nächste Produktionsschritt darf nicht ausgeführt werden.
Control-M überwacht den Status, die Ergebnisse und die Ausgabe von Azure VM-Jobs und hält die Operation innerhalb der End-to-End-Abhängigkeitskette. Fehlgeschlagene Infrastrukturaktionen bleiben im umgebenden Arbeitslastkontext sichtbar, was verhindert, dass die nachgelagerte Ausführung nach einer erfolglosen VM-Operation blind fortgesetzt wird.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + Azure VM
|
API und Automatisierungsfunktionen |
Control-M-Automatisierungs-API · REST-API · CLI · JSON-Jobs-as-Code · Azure-VM-Jobtyp · Erstellen/Aktualisieren · löschen · Verschieben · Zurücksetzen · Start · Stopp · Tag-basierte Operationen |
|
Bereitstellungsmodelle und Flexibilität der Infrastruktur |
Control-M SaaS · selbstgehostetes Control-M · Linux-Agent · Windows-Agent · Azure-Endpunkte · Zentralisierte Verbindungsprofile · 50 gleichzeitige Azure-VM-Jobs pro Agent |
|
Sicherheitslage |
Service Principal · Verwaltete Identität · Workload-Identität · Microsoft Entra ID · Azure RBAC zugewiesene Identität · Integration mit externem Tresor · Zentralisierte Zugangsprofile |
|
Incident Response & MTTR-Enablement |
HTTP-Code-ausgelöste Wiederholung · konfigurierbares Wiederholungsintervall · konfigurierbare Wiederholungsversuche · Verifizierungs-Abfrage · Jobstatus- und Ausgabeüberwachung · SLA-Job-Anhang |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über Azure VM, Azure Blob Storage, Azure Data Factory, Azure Functions, 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 → Azure VM → application handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Pipeline-Abschluss, Job-Exit-Status
|
Azure VM |
erstellen/aktualisieren · starten · stoppen · zurücksetzen · Verschieben · Löschen · Tag-basierte Lebenszyklusaktionen |
|
Azure Blob Storage |
Koordination der Dateiankunft · Workflow-Abhängigkeit · Downstream-Auslösung |
|
Azure Data Factory |
Pipeline-Orchestrierung · Vervollständigungsverfolgung · Abhängigkeitskoordination |
|
Azure Functions |
Funktionsausführung · Workflow-Abhängigkeit · Statusverfolgung |
|
Control-M MFT |
Sichere Dateiübertragung · Ankunftserkennung · Koordination der Zustellung |
|
ServiceNow |
Vorfall-Workflow · operative Eskalation · Prozessübergreifende Koordination |
|
Azure Cloud Services |
Serviceübergreifende Abhängigkeiten · Planung · Workflow-Koordination |
ÜBERWACHEN OPERATIONEN
Überwachen Sie Azure-VM-Operationen über jede Abhängigkeit hinweg.
Azure stellt den VM-Status innerhalb seiner eigenen Plattform bereit, aber Produktionsworkflows erstrecken sich über Anwendungen und Dienste hinweg. Control-M bietet zentrale Transparenz über den Status, die Ergebnisse, die Ausgabe und die umliegenden Abhängigkeiten von Azure-VMs, sodass Teams den vollständigen Ausführungspfad überwachen können:
-
Azure VM job status
-
Jobergebnisse und Output
-
Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
-
Sichtbarkeit der Laufzeitausführung
-
Plattformübergreifender Workflow-Kontext
SLA-SICHERUNG
Halte die Workflows von Azure VM an die Lieferfristen ausgerichtet.
Azure verwaltet den Betrieb der virtuellen Maschine, aber nicht deren Beitrag zu einem End-to-End-Geschäfts-SLA. Control-M verbindet die Infrastrukturausführung mit dem breiteren Arbeitsablauf und kann SLA-Management an Azure-VM-Jobs anknüpfen, was Teams hilft, Lieferrisiken früher zu erkennen:
-
End-to-End-SLA-Tracking
-
Prädiktive Verzögerungsdetektion
-
Sichtbarkeit von Workflow-Abhängigkeiten
-
Automatisierte Betriebswarnungen
-
Koordinierte Fehlerwiederherstellung
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
