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Control-M + Microsoft Fabric
Ihr Datenworkflow beginnt, bevor eine Microsoft Fabric-Pipeline ausgeführt wird – und sie kann scheitern, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Eine Quelldatei kommt nie an. Ein abhängiger Prozess endet spät. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Aufnahme, Transformation, Microsoft Fabric-Ausführung, Validierung und Downstream-Auslieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Randfälle. Sie sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die Microsoft Fabric-Datenpipelines über mehrere Tools ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
VERZÖGERUNGEN STROMAUFWÄRTS
Die Fabric-Pipeline ist geplant. Die Quelldatei ist nie angekommen.
Control-M überwacht Dateiankünfte, Cloud-Speicher-Ereignisse, APIs und Upstream-Jobabschluss, bevor Fabric-Workloads gestartet werden. Fehlende Abhängigkeiten verzögern die Ausführung automatisch, lösen Warnungen aus und verhindern, dass sich nachgelagerte Fehler über den Workflow ausbreiten.
CROSS-TOOL-FLOWS
Data Factory fertig. Dein Fabric-Notizbuch ist nie gestartet.
Control-M erkennt erfolgreiche Abschlusszustände von Azure Data Factory, Databricks, Airflow und anderen Plattformen und löst dann sofort Fabric-Workloads aus. Es sind keine Abfrageschleifen, getrennte Scheduler oder manuelles Eingreifen erforderlich.
FEHLERWIEDERHERSTELLUNG
Eine Lagerauffrischung fehlschlug um 2:13 Uhr morgens fehl.
Control-M wendet konfigurierbare Retrys, Exception Handling und abhängigkeitsbewusste Wiederherstellungslogik an. Failed Fabric-Aktivitäten können unabhängig neu gestartet werden, ohne unbeeinflusste Workflow-Phasen erneut durchzuführen, was die Wiederherstellungszeit und den operativen Aufwand reduziert.
SLA-RISIKO
Die Executive Dashboards sind um 7:00 Uhr fällig.
Control-M verfolgt kontinuierlich den Workflow-Fortschritt anhand von Geschäfts-SLAs. Pre-Breach Warnungen identifizieren Risiken, bevor Fristen verpasst werden, sodass Teams eingreifen können, bevor Berichte, Dashboards und nachgelagerte Verbraucher betroffen sind.
DATENABSTAMMUNG
Der Power-BI-Bericht ist falsch. Niemand weiß warum.
Control-M bietet Transparenz über Abhängigkeiten hinweg, die Ingestion, Fabric-Pipelines, Notebooks, Lakehouses, Lagerhäuser und Berichtsschichten umfassen. Teams können fehlerhafte Komponenten schnell identifizieren und Probleme beheben, bevor sie Geschäftsanwender betreffen.
Control-M + Microsoft Fabric
Control-M + Microsoft Fabric
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workload.types |
Ausführung der Pipeline von Fabric Data Factory · parametrisierte Pipeline-Läufe · Cross-Workspace-Pipeline-Orchestrierung · Datenbewegungspipelines · Datentransformationspipelines |
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trigger.type |
Dateiankunft (ADLS · Azure Blob · SFTP) · Fabric-Pipeline-Abschluss · Notebook-Vervollständigung · API/Webhook · Zeitplan · Upstream-Job-Exitcode |
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cross_tool.deps |
Azure Data Factory Run-Trigger · Apache Airflow DAG-Trigger · Databricks-Jobabschluss · Azure Storage-Ereignis · REST-API-Aufruf · Dateilieferbestätigung |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · Microsoft Fabric SaaS · Hybrid Cloud · On-Premises Connected Environments |
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error_handling |
konfigurierbare Wiederholungsanzahl · Wiederversuchsintervall · Downstream-Kaskadenverhinderung · Automatisierte Job-Reservierung bei Upstream-Fehlschlag · SLA-Pre-Breach Warnung · Microsoft Teams-Benachrichtigung · ServiceNow-Integration |
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Durchsatz |
Hochvolumen-Batch-Verarbeitung · Großflächige Analyse-Workloads · Spark-Ausführung · ereignisgesteuerte Orchestrierung · Bewegung von Unternehmensdaten |
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Beobachtbarkeit |
Job-Level Audit-Log · SLA-Tracking mit Vorhersage von Sicherheitsverletzungen · Abhängigkeitsabstammungsgraph · Dashboard für zentralisierte Operationen · SIEM-kompatibler Ereignisstrom |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Databricks, Power BI, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-tool dependency: Azure Storage → Fabric Data Factory → Fabric Notebook → Power BI Refresh
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Notebook-Abschluss, Abschluss der Lageraktualisierung
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Microsoft Fabric |
Ausführung der Pipeline von Fabric Data Factory · parametrisierte Pipeline-Läufe · Cross-Workspace-Pipeline-Orchestrierung · Datenbewegungspipelines · Datentransformationspipelines |
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Azure Data Factory |
Abhängigkeitsmanagement · Ausführungsüberwachung · ereignisbasierte Auslösung |
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Power BI |
Orchestrierung der Datensatzaktualisierung · Validierung der Berichtsfertigkeit · Statusüberwachung |
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Databricks |
Jobausführung · Abschlussverfolgung · Automatisierte Wiederherstellung |
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Azure Storage |
Dateiankunftserkennung · Validierung · Workflow-Auslösung |
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SQL Server |
Koordination der Datenlast · Abhängigkeitsverfolgung · Ausnahmebehandlung |
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REST-APIs |
Workflow-Initiierung · Statusvalidierung · plattformübergreifende Integration |
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. 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
ARBEITSABLÄUFE ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die Ausführung von Microsoft Fabric an einem Ort.
Microsoft Fabric bietet Transparenz in Aktivitäten innerhalb der Plattform, aber Produktionsworkflows erstrecken sich oft über mehrere Systeme. Control-M bietet zentrale operative Transparenz über den gesamten Workflow, einschließlich:
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End-to-End-Workflow-Status
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Laufzeit- und Laufzeit-Geschichte
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Abhängigkeitsvisualisierung
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Fehler-Ursachenverfolgung
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SLA-Risikoindikatoren
SLA-SICHERUNG
Halten Sie die Fabric-Datenprodukte im Zeitplan.
Datenteams werden anhand von Geschäftsergebnissen und Lieferfristen gemessen – nicht an individuellen Aufgabenabschluss. Control-M überwacht kontinuierlich den Workflow-Fortschritt anhand von SLAs und identifiziert Risiken, bevor nachgelagerte Verbraucher betroffen sind:
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Vorhersage von SLA-Bruch
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Automatisierte Eskalationspfade
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Prioritätsbasierte Arbeitslastbewältigung
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Sichtbarkeit des kritischen Pfades
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Überwachung von Geschäftsdienstleistungen
Dokumentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
