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Control-M + GCP Vertex AI
Ihr GCP Vertex AI Workflow startet, bevor ein Vertex AI-Pipeline-Run überhaupt gegen seinen konfigurierten Rechencluster aufgerufen wird – und er kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts ausfällt. Ein GCP BigQuery-Trainingsdatensatz-Export schließt seinen Tabellensnapshot nie ab, bevor die Datenaufnahmekomponente des Pipeline-Laufs seine Quell-URI auflöst. Ein GCP Dataflow Feature Engineering Job überschreitet seine Ausführungsfrist, bevor er seine transformierten Datensätze in die Trainingsdaten-URI des Pipeline-Laufs schreibt. Control-M orchestriert die gesamte Kette: GCP BigQuery-Aufnahme, GCP Dataflow-Transformation, GCP Vertex AI Ausführung und GCP Cloud Storage Delivery.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Vertex-AI-Pipelines über mehrere Tools hinweg ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
MODELLAUSBILDUNG
Der gestrige Trainingslauf hat begonnen. Der Feature-Datensatz ist nie angekommen.
Control-M validiert Upstream-Abhängigkeiten, bevor Vertex-AI-Jobs gestartet werden. Dateiankünfte, ETL-Abschlusszustände und Datenqualitätsprüfungen werden automatisch ausgewertet, wodurch verschwendete Rechenzyklen und fehlgeschlagene Modelltrainingsläufe verhindert werden.
SLA-RISIKO
Der Batch-Scoring-Workflow ist bereits 40 Minuten hinterher.
Control-M verfolgt kontinuierlich den Workflow-Fortschritt während der Aufnahme-, Transformations- und Vertex-AI-Ausführungsphasen. Prädiktive SLA-Überwachung identifiziert Risiken, bevor Fristen verpasst werden, und löst Warnungen oder automatisierte Sanierungsmaßnahmen aus.
CROSS-TOOL-ABHÄNGIGKEITEN
Dataproc ist fertig. Die Vertex-KI wartet noch auf einen manuellen Auslöser.
Control-M erkennt Upstream-Abschlussereignisse und startet sofort abhängige Vertex-KI-Workflows. Ereignisgesteuerte Orchestrierung eliminiert Abfragen, Planungsunterbrechungen und manuelle Eingriffe, während die vollständige Abhängigkeitstransparenz erhalten bleibt.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Eine Vorverarbeitungsaufgabe fehlschlug. Die gesamte Pipeline kam über Nacht zum Stillstand.
Control-M wendet konfigurierbare Wiederholungsrichtlinien, Ausnahmebehandlung und nachgelagerte Kaskadenverhinderung an. Fehlgeschlagene Aufgaben werden isoliert, Wiederherstellungsworkflows werden automatisch ausgelöst und unbetroffene Prozesse werden dort weitergeführt, wo es angemessen ist.
MODELLOPERATIONEN
Das Modell wurde erfolgreich eingesetzt. Niemand validierte die Downstream-Lieferung.
Control-M koordiniert die Aktivitäten nach der Bereitstellung, einschließlich Validierungstests, Benachrichtigungsworkflows, Datenexporte und Anwendungsübergaben. Jeder Schritt wird als Teil eines einzigen End-to-End-Produktionsworkflows verfolgt.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + GCP Vertex AI
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workload.types |
Modelltraining · Batch-Vorhersage · AutoML-Pipelines · benutzerdefinierte Trainingsjobs · Feature-Engineering-Workflows · MLOps-Pipelines · Modellbereitstellung · Notebook-Ausführung |
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trigger.type |
Dateiankunft (Cloud-Speicher) · Veröffentlichung/Unter-Event · API/Webhook · Vertex-AI-Jobabschluss · Workflow-Abschluss im Upstream · Zeitplan · Validierung der Datenqualität |
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cross_tool.deps |
Dataproc-Job-Trigger · BigQuery-Abfrageabschluss · Dataflow-Pipeline-Status · Apache Airflow DAG-Trigger · Cloud-Speicher-Dateivalidierung · REST-API-Aufruf · Downstream-Anwendungsauslieferung |
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cloud.platforms |
Google Cloud Platform · Hybrid Cloud · Multi-Cloud-Orchestrierung · Control-M SaaS · Control-M On-Premises |
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error_handling |
konfigurierbarer Wiederholungsanzahl · Intervall · Downstream-Kaskadenverhinderung · Automatisierte Workflow-Halten · SLA-Vorverletzungswarnung · PagerDuty · Slack |
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Durchsatz |
großflächiges Modelltraining · Hochvolumen-Batch-Inferenz · ereignisgesteuerte Orchestrierung · parallele Workflow-Ausführung · Verteilte Datenverarbeitung |
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Beobachtbarkeit |
Job-Level-Auditlog · SLA-Verfolgung mit Vorhersage von Sicherheitsverletzungen · Abhängigkeitsliniendiagramm · Datadog-Integration · Splunk-Integration · Zentralisierte Workflow-Überwachung |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Arbeitsabläufe über Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Dataproc, Airflow, Cloud Storage und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung über alle hinweg.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Cloud-Speicher → Datenfluss → BigQuery → Vertex AI Training → Modellbereitstellung
- Datenbewusste Auslöser: Dateiankunft, Veröffentlichung/Sub Ereignis, BigQuery-Vervollständigung, Modellvalidierungsergebnis
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Vertex-KI |
Trainingsjob-Orchestrierung · Pipeline-Ausführung · Einsatzkoordination · Statusüberwachung |
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BigQuery |
Abfrageausführung · Abhängigkeitsmanagement · Datenvalidierung · Vervollständigungsverfolgung |
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Datenfluss |
Pipeline-Auslösung · Statusüberwachung · SLA-Verfolgung · Fehlerbehandlung |
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Dataproc |
Spark-Workload-Orchestrierung · Abhängigkeitskontrolle · Automatisierte Wiederherstellung |
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Cloud-Speicher |
Dateiankunftserkennung · Validierung · ereignisbasierte Auslösung |
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Apache-Luftstrom |
DAG-Auslösung · Statusverfolgung · plattformübergreifende Orchestrierung |
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Google Cloud Services |
API-Orchestrierung · Workflow-Automatisierung · Ereigniskoordination |
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 Vertex-KI-Workflows im gesamten Datenökosystem.
Vertex AI bietet Transparenz in Modellaktivitäten, aber Produktionsworkflows erstrecken sich über viele Plattformen. Control-M bietet zentrale Überwachung über Aufnahme, Vorbereitung, Schulung, Bereitstellung und Bereitstellung in einer einzigen operativen Ansicht:
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Durchgehende Workflow-Transparenz
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Laufzeitverlaufsverfolgung
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Status der Abhängigkeit im Vorstrom
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Überwachung der nachgelagerten Lieferung
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SLA-Risikoindikatoren
SLA-SICHERUNG
Halte die Modelllieferverpflichtungen im Zeitplan.
Machine-Learning-Workflows beinhalten oft mehrere Teams, Werkzeuge und Abhängigkeiten. Control-M bewertet kontinuierlich den Workflow-Fortschritt, prognostiziert SLA-Risiken und initiiert automatisierte Wiederherstellungsmaßnahmen, bevor Verzögerungen die Modellkonsumenten betreffen:
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Prädiktive SLA-Überwachung
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Automatisierte Eskalations-Workflows
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Konfigurierbare Wiederherstellungsaktionen
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Abhängigkeitsbewusste Planung
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Echtzeit-Statuswarnungen
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
