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 + GCP Datenfluss
Ihr GCP-Dataflow-Workflow startet, bevor ein Classic- oder Flex-Template-Job überhaupt ausgeführt wird – und er kann scheitern, wenn etwas im Upstream kaputtgeht. Ein Cloud-Speicher-Objekt kommt zu spät an. Eine BigQuery-Last verpasst ihr Verarbeitungsfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Cloud-Storage-Datenankunft, Upstream-Transformation, Dataflow-Ausführung und Downstream-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die GCP-Dataflow-Jobs über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
VERSPÄTETE DATENEINTREFFEN
Ihre Cloud-Speicherdaten sind verspätet. Der Dataflow-Job um 2:00 Uhr kann nicht starten.
Control-M verfolgt die upstream-Dateiabhängigkeit und hält die Dataflow-Ausführung zurück, bis die erforderlichen Daten verfügbar sind. Planungs- und Abhängigkeitslogik verhindern, dass der Verarbeitungsauftrag gegen unvollständige Eingaben startet – wodurch spröde, feste Übergaben entfallen.
JOBVERSAGEN
Deine Flex-Vorlage startet. Der Dataflow-Job schlägt während der Verarbeitung fehl.
Control-M überwacht den Status, die Ergebnisse und die Ausgabe von Dataflow-Aufträgen und erkennt die fehlgeschlagene Ausführung. Konfigurierbare Control-M-Wiederherstellungslogik kann verhindern, dass nachgelagerte Jobs fortgesetzt werden, und den Fehler in die entsprechende operative Antwort leiten, anstatt eine defekte Pipeline kaskadetieren zu lassen.
CROSS-TOOL-ABHÄNGIGKEIT
Der Datenfluss wurde erfolgreich abgeschlossen. Die Verarbeitung von BigQuery wartet noch weiter stromabwärts.
Control-M erkennt einen erfolgreichen Datenflussabschluss und gibt die abhängige BigQuery-Workload innerhalb desselben Jobflows frei. Cross-Tool-Abhängigkeiten ersetzen nicht verbundene Zeitpläne durch explizite Ausführungsreihenfolge, sodass die nachgelagerte Verarbeitung erst dann beginnt, wenn die Voraussetzung tatsächlich abgeschlossen ist.
SLA-RISIKO
Der Datenfluss wird noch verarbeitet. Ihre morgendliche Analysefrist rückt näher.
Control-M verbindet den Dataflow-Job mit dem umfassenderen Workflow-SLA und bietet so Transparenz über den einzelnen Cloud-Job hinaus. Teams können SLA-Risiken über abhängige Verarbeitungs- und Lieferschritte hinweg identifizieren, bevor eine verzögerte Pipeline zu einer verpassten Geschäftsfrist wird.
VORLAGENAUSFÜHRUNG
Classic und Flex Templates laufen unterschiedlich. Operations benötigt weiterhin einen Workflow.
Control-M unterstützt Dataflow-Jobs, die sowohl auf Classic- als auch auf Flex-Vorlagen basieren, wobei Projekt-, Region-, Template-Standorte, Parameter und Abfrageeinstellungen im Job definiert sind. Data Engineers behalten die native Dataflow-Ausführung bei, während der Betrieb eine konsistente Enterprise-Orchestrierung erhält.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + GCP Dataflow
|
workload.types |
Batch-Pipelines · Echtzeit-Streaming-Pipelines · Klassische Vorlagen · Flex-Vorlagen · parametrisierte Dataflow-Jobs |
|
trigger.type |
Zeitplan · Vorgelagerte Auftragsabschluss · Dateiankunft · Control-M-Abhängigkeit · API-gesteuerte Ausführung · Geschäftskalender |
|
cross_tool.deps |
GCP BigQuery-Job · GCP Composer DAG · Cloud-Speicher-Datei Ankunft · Databricks-Job · REST-API-Aufruf · Downstream-Analyseauftrag |
|
cloud.platforms |
Google Cloud Platform · GCP Dataflow · Cloud-Speicher · BigQuery · Pub/Sub |
|
error_handling |
Jobstatus-Überwachung · konfigurierbare Control-M-Wiederherstellung · Downstream-Kaskadenprävention · Fehlerausgabe-Rückruf · SLA-Überwachung · Abhängigkeitshalten |
|
Durchsatz |
Batch-Verarbeitung · Echtzeit-Datenstrom · 50 gleichzeitige Dataflow-Jobs pro Agent · konfigurierbare Status-Abfrage |
|
Beobachtbarkeit |
Datenstrom-Jobstatus · Jobergebnisse · Jobausgabe · Control-M-Überwachung · SLA-Sichtbarkeit · End-to-End-Abhängigkeitsansicht |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über GCP Dataflow, Cloud Storage, BigQuery, Pub/Sub, GCP Composer und Cloud-Dienste in einem einzigen Jobflow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Cloud-Speicher → Dataflow-Job → BigQuery-→ Analytics-Handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Upstream-Jobabschluss, Dataflow-Abschluss
|
GCP-Datenfluss |
Ausführung der klassischen Vorlage · Ausführung der Flex-Vorlage · Parameter · Überwachung von Status/Ergebnissen/Ausgaben |
|
Cloud-Speicher |
Dateiankunftsabhängigkeit · Datenbereitschaft vorgelagert · Workflow-Übergabe |
|
BigQuery |
Downstream-Joborchestrierung · Abhängigkeitskoordination · Analytik-Übergabe |
|
Pub/Sub |
Koordination von Streaming-Pipelines · Datenfluss-Quelle/Sink-Workflow-Abhängigkeit |
|
GCP-Komponist |
DAG-Koordination · Upstream/Downstream-Abhängigkeiten · plattformübergreifende Orchestrierung |
|
Databricks |
Jobkoordination · Transformationsabhängigkeiten · nachgelagerte Übergabe |
|
REST-APIs |
API-gesteuerte Workflow-Schritte · Anwendungsübergreifende Abhängigkeiten · Prozesskoordination |
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
PIPELINES ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die Ausführung des GCP-Datenflusses über die gesamte Pipeline hinweg
Dataflow bietet Transparenz in seine eigenen Jobs, aber Produktionspipelines enden selten dort. Control-M fügt eine zentrale Überwachung über Dataflow und die umliegenden abhängigen Arbeitslasten hinzu, sodass Teams die Ausführung im End-to-End-Kontext verfolgen können:
-
Datenstrom-Jobstatus und Ergebnisse
-
Joboutput und Ausfalldetails
-
Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
-
Plattformübergreifende Pipeline-Ausführung
-
End-to-End-Workflow-Status
SLA-SICHERUNG
Halten Sie die Datenfluss-Pipelines auf Geschäftsfristen ausgerichtet
Ein gesunder Dataflow-Job garantiert kein pünktliches Geschäftsergebnis. Control-M verbindet die Dataflow-Ausführung mit Abhängigkeiten und SLA-Management über den gesamten Produktionsworkflow hinweg und hilft Teams zu verstehen, ob die gesamte Datenlieferung bei Bedarf abgeschlossen wird:
-
End-to-End-SLA-Tracking
-
Sichtbarkeit der Upstream-Abhängigkeit
-
Downstream-Kaskadenprävention
-
Überwachung der Pipeline-Fertigstellung
-
SLA-Jobbindung
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
