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Control-M + Matillion
Ihr Matillion-Workflow startet, bevor eine Orchestrierungspipeline überhaupt ausgeführt wird – und sie kann ausfallen, wenn etwas im Upstream kaputtgeht. Ein Amazon S3-Objekt kommt zu spät an. Eine Fivetran-Synchronisation verpasst die geplante Fertigstellung. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Eingang der Quelldaten, Upstream-Aufnahme, Matillion-Ausführung und nachgelagerte Lagerzustellung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Matillion-Pipelines über mehrere Tools hinweg betreiben. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
VERSPÄTETE DATENEINTREFFEN
Deine 2 Uhr morgens. S3-Daten sind verspätet. Matillion ist bereits angesetzt.
Control-M macht die Matillion-Ausführung von den erforderlichen Upstream-Daten abhängig statt von einer isolierten Uhr. Die Pipeline startet erst, nachdem ihre Voraussetzung abgeschlossen ist, wodurch verhindert wird, dass unvollständige Daten in Transformations- und Downstream-Warehouse-Workloads gelangen.
PIPELINE-AUSFALL
Matillion startete erfolgreich. Fünfzehn Minuten später scheitert die Pipeline.
Control-M fragt den Matillion-Ausführungsstatus mit einer konfigurierbaren Frequenz ab und wendet Fehlertoleranz an, bevor der Job als Nicht OK markiert wird. Downstream-Abhängigkeiten bleiben vom Workflow kontrolliert, wodurch verhindert wird, dass eine fehlgeschlagene Matillion-Ausführung lautlos schlechte Ergebnisse weitergibt.
CROSS-TOOL-ABHÄNGIGKEIT
Fivetran ist spät fertig. Deine Matillion-Pipeline wartet noch.
Control-M koordiniert den Upstream-Auftrag und die Matillion-Ausführung als Abhängigkeiten in einer Planungsumgebung. Ein erfolgreicher Abschluss gibt die nächste Stufe automatisch frei und ersetzt getrennte Zeitpläne und manuelle Übergaben durch einen expliziten Produktionsworkflow.
STATUSPRÜFUNGEN
Die Pipeline läuft. Dein Team überprüft Matillion ständig auf Abschluss.
Control-M verfolgt den Status der Matillion-Pipeline mittels konfigurierbarer Status-Abfrage. Completion wird Teil des umfassenderen Control-M-Workflow-Zustands, der es ermöglicht, die abhängige Verarbeitung fortzusetzen, ohne dass die Bediener die Matillion-Konsole wiederholt überprüfen müssen.
CLOUD · VOR ORT
Matillion wird in der Cloud abgeschlossen. Ein Prozess vor Ort benötigt das Ergebnis.
Control-M koordiniert Matillion mit anderen Jobs im Unternehmensworkflow, sodass Completion steuert, was als Nächstes über Plattformgrenzen hinweg ausgeführt wird. Datenteams verwalten die Abhängigkeiten als einen Produktionsfluss, anstatt separate Scheduler und Übergaben zusammenzusetzen.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + Matillion
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workload.types |
Datenproduktivitäts-Cloud-Pipelines · Matillion-ETL-Pipelines · ETL-Workflows · Datenübertragung · Transformationspipelines · Lagerverladung |
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trigger.type |
Zeitplan · Jobabschluss vorgelagert · Dateiankunft · Control-M-Bedingung · API-gesteuerte Ausführung · Abhängigkeit von Querschnittswerkzeugen |
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cross_tool.deps |
Fivetran-Synchronisationsabschluss · Luftstrom DAG · Snowflake-Job · Databricks-Job · Dateiübertragung · REST-API-Aufruf · Downstream-Analyseauftrag |
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cloud.platforms |
Matillion Data Productivity Cloud · Matillion ETL auf VM · AWS · Microsoft Azure · Google Cloud Platform |
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error_handling |
konfigurierbare Status-Abfrage · Fehlertoleranz · Downstream-Abhängigkeitskontrolle · Job Nicht OK Zustand · Control-M-Wiederherstellungsaktionen · SLA-Management |
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Durchsatz |
geplante Batchverarbeitung · parallele Workflow-Ausführung · ressourcenverwaltete Arbeitslasten · plattformübergreifende ETL-Orchestrierung |
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Beobachtbarkeit |
Jobstatus-Überwachung · Ausführungsergebnisse · Jobausgabe · End-to-End-Workflow-Status · Abhängigkeitssichtbarkeit · SLA-Verfolgung |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über Matillion, Fivetran, Snowflake, Airflow, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Fivetran → Matillion-Pipeline → Snowflake → Analytics-Handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Upstream-Fertigstellung, Pipeline-Ergebnis
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Matillion |
Startpipelines · Startorchestrierungsjobs · Umfragestatus · Anwendung von Fehlertoleranz |
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Fivetran |
Trigger-Synchronisationen · Streckenabschluss · Koordination der nachgelagerten Verarbeitung |
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Schneeflocke |
Ausführen von Jobs · Abhängigkeiten koordinieren · Downstream-Workloads verwalten |
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Luftstrom |
DAGs auslösen · Ausführung verfolgen · DAG-Abhängigkeiten koordinieren |
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Databricks |
Aufträge ausführen · Track-Abschluss · Koordinationsverarbeitung |
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Dateiübertragungen |
Ankunft erkennen · Dateien übertragen · Versionsabhängige Verarbeitung |
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Cloud-Dienste |
Cloud-Aufträge koordinieren · plattformübergreifende Abhängigkeiten verbinden |
Koexistenz des Luftstroms
Control-M ersetzt deine Airflow DAGs nicht. Es verläuft die darüberliegende Schicht.
Der Einwand ist häufig: "Wir sind bereits auf Airflow." Das Problem ist nicht, was Airflow macht – sondern was vor und nach Airflow passiert. Dort 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 ADDS
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 Matillion-Ausführung in Ihrem gesamten Datenworkflow.
Matillion bietet Ausführungstransparenz für seine eigenen Pipelines, aber Produktionsdatenflüsse erstrecken sich oft über mehrere Plattformen. Control-M integriert die Matillion-Ausführung in den breiteren Arbeitsablauf, sodass Teams Verarbeitung und Abhängigkeiten aus einer operativen Perspektive überwachen können:
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Matillion-Hinrichtungsstatus
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Jobergebnisse und Output
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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Plattformübergreifende Workflow-Sichtbarkeit
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End-to-End-Ausführungskontext
SLA-SICHERUNG
Halten Sie die Matillion-Pipelines mit den nachgelagerten SLAs ausgerichtet.
Ein erfolgreicher Matillion-Lauf kann dennoch Daten zu spät für den unterstützten Geschäftsprozess liefern. Control-M platziert Matillion innerhalb des End-to-End-Services und verbindet den Ausführungsstatus und die Abhängigkeiten mit der wichtigen SLA:
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End-to-End-SLA-Tracking
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Überwachung des Matillion-Arbeitsstatus
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Abhängigkeitsbewusste Workflow-Steuerung
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Downstream-Kaskadenprävention
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Zentralisierte operative Transparenz
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
