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 + Dataiku
Ihre Datenpipeline startet, bevor Dataiku ausgeführt wird – und sie kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Akte ist nie angekommen. Eine Datenpipeline hat ihre SLA verfehlt. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Aufnahme, Vorbereitung, Dataiku-Ausführung und Downstream-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Ausnahmefälle. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Dataiku-Workflows mit mehreren Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
VORSTROM-DATEN
Der Dataiku-Flow um 6:00 Uhr begann. Die gestrigen Akten sind nie angekommen.
Control-M überwacht Dateiankünfte über Cloud-Speicher, MFT-Plattformen und Unternehmenssysteme hinweg. Es verhindert, dass Dataiku-Szenarien gestartet werden, bis die erforderlichen Daten vorhanden, validiert und vollständig sind, wodurch fehlgeschlagene Durchläufe durch fehlende Eingaben eliminiert werden.
MODELLPIPELINES
Die Datenvorbereitung abgeschlossen. Der Bewertungs-Workflow wurde nie ausgelöst.
Control-M erkennt erfolgreiche Abschlusszustände über Upstream-Jobs, bewertet Abhängigkeiten und startet automatisch nachgelagerte Dataiku-Szenarien. End-to-End-Orchestrierung ersetzt manuelle Handoffs, benutzerdefinierte Skripte und fragile Scheduler-Abhängigkeiten.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Eine Spark-Verwandlung scheiterte um 2:17 Uhr morgens. Niemand hat es bemerkt
Control-M erkennt Ausführungsfehler sofort, löst konfigurierbare Wiederholungen aus, leitet Warnungen über PagerDuty oder Slack und verhindert, dass nachgelagerte Dataiku-Prozesse unvollständige Daten verbrauchen oder unzuverlässige Modellausgaben erzeugen.
SLA-RISIKO
Die Modellaktualisierung verspätet sich. Geschäftskunden brauchen Ergebnisse bis 8 Uhr.
Control-M verfolgt kontinuierlich den Workflow gegenüber SLA-Zielen, prognostiziert Verstöße vor Fristverpassung und ermöglicht Korrekturmaßnahmen, solange noch Zeit bleibt, um nachgelagerte Berichts- und Entscheidungsprozesse zu schützen.
PLATTFORMÜBERGREIFENDE DATAOPS
AWS, Databricks, Dataiku und Snowflake sind alle fertig. Niemand vertraut dem Status.
Control-M stellt eine einzige Orchestrierungsschicht über Plattformen hinweg bereit und verfolgt Abhängigkeiten, Ausführungsstatus und Wiederherstellungsaktionen an einem Ort. Teams erhalten Einblick in den gesamten Arbeitsablauf statt in isolierte Tool-Level-Ansichten.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + Dataiku
|
workload.types |
Dataiku-Jobs · Dataiku-Szenarien · Datensatzregelberechnung · Datenvorbereitungspipelines · Das maschinelle Lernmodell läuft · Batch-Analytics-Workloads |
|
trigger.type |
Aktenankunft (S3 · Azure Blob · GCS · SFTP) · API/Webhook · Vorgelagerte Jobabschluss · Dataiku-Szenarioabschluss · Ereignisbasierter Trigger · Zeitplan |
|
cross_tool.deps |
Apache Airflow DAG-Trigger · Databricks-Jobabschluss · Snowflake-Workload-Ausführung · Funkenverarbeitung · Fivetran-Synchronisierungsabschluss · REST API-Aufruf · Dateizustellungsbestätigung |
|
cloud.platforms |
AWS · Microsoft Azure · Google Cloud Platform · Hybridumgebungen · Control-M SaaS + On-Premises |
|
error_handling |
Konfigurierbarer Wiederholungsanzahl · Intervall · Prävention stromabwärts der Kaskade · Automatisierter Workflow halten · SLA-Vorverletzungswarnung · PagerDuty · Slack |
|
Durchsatz |
Hochvolumen-Chargenverarbeitung · Maschinelle Lernpipelines · Großräumige Datenaufbereitung · Parallele Workflow-Ausführung · ereignisgesteuerte Orchestrierung |
|
Beobachtbarkeit |
Job-Level Audit-Log · SLA-Verfolgung mit Sicherheitsvorhersage · Abhängigkeitsliniengraph · Datadog/Splunk-Integration · SIEM-kompatibler Ereignisstrom |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.
Control-M orchestriert Workflows über Dataiku, Snowflake, Databricks, Spark, Airflow, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Dateiankunft → Dataiku-Vorbereitung → Modelltraining → Snowflake-Veröffentlichung → BI-Lieferung
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Upstream-Jobabschluss, Dataiku-Szenario-Austrittszustandserkennung
|
Dataiku |
Szenario-Ausführung · Workflow-Orchestrierung · Statusverfolgung · Abhängigkeitsmanagement |
|
Schneeflocke |
Lagerhaus-Ausführung · SQL-Verarbeitung · Downstream-Verlagswesen |
|
Databricks |
Jobauslöser · Statusüberwachung · Koordination der Wiederherstellung |
|
Apache Spark |
Transformationsorchestrierung · Abhängigkeitskontrolle · Hinrichtungsverfolgung |
|
Apache-Luftstrom |
DAG-Auslösung · Statussammlung · Workflow-Koordination |
|
Cloud Storage (S3/Azure Blob/GCS |
Dateierkennung · Ereignisauslöser · Validierung der Datenbereitschaft |
|
BI-Plattformen |
Berichtslieferung · Analytics Refresh · Bestätigung der Fertigstellung |
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 liegt nicht daran, was der Luftstrom macht – sondern daran, was vor und nach dem Ablauf des Luftstroms passiert. Genau hier versagen Pipelines tatsächlich.
Der Luftstrom verwaltet seinen DAG. Control-M verwaltet alles drumherum.
Luftstromregler
Orchestrierung auf DAG-Ebene innerhalb der Datenpipeline
- DAG-Ebene Aufgabenorchestrierung innerhalb einer Datenpipeline
- Python-Operatoren, Sensoren und Aufgabenabhängigkeiten
- Ausführungsgrafik 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 Luftstrom basierend auf upstream-Bedingungen aus: Dateiankünfte, API-Ereignisse, andere Tool-Fertigstellungen
- 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
ARBEITSABLÄUFE ÜBERWACHEN
Überwachen Sie Dataiku-Pipelines über jede abhängige Plattform.
Dataiku bietet Einblick in seine eigenen Prozesse, aber Produktionsabläufe gehen über eine einzelne Plattform hinaus.
Control-M bietet zentrale Überwachung über Aufnahme-, Transformations-, Machine-Learning- und Delivery-Prozesse in einer einzigen operativen Ansicht:
-
Pipeline-Ausführungsstatus
-
Laufzeitverlaufsverfolgung
-
Upstream-Abhängigkeiten
-
Downstream-Abhängigkeiten
-
SLA-Risikoindikatoren
SLA-Sicherung
Halte die Dataiku-Lieferungen im Zeitplan.
Data-Science- und Analyseteams sind auf vorhersehbare Lieferfenster angewiesen, aber Dataiku kann nicht jede Upstream-Abhängigkeit verwalten.
Control-M verfolgt die vollständige Workflow-Ausführung, prognostiziert SLA-Risiken und automatisiert Wiederherstellungsmaßnahmen, bevor Fristen verpasst werden:
-
Vorhersage von SLA-Bruch
-
Automatisierte Eskalation
-
Konfigurierbare Wiederherstellungsaktionen
-
Abhängigkeitsbewusste Planung
-
Geschäftsfristverfolgung
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
