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 + SAP/Sybase SQL
Dein SAP/Sybase SQL-Workflow startet, bevor eine gespeicherte Prozedur oder ein SQL-Skript überhaupt ausgeführt wird – und er kann ausfallen, wenn etwas stromaufwärts kaputtgeht. Ein SAP-ASE-Extrakt kommt unvollständig ein. Eine SAP Data Services-Transformation endet nach ihrem Verarbeitungsfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Datenankunft, Upstream-Transformation, SAP/Sybase-SQL-Ausführung und Downstream-Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
Das sind keine Ausnahmefälle. Das sind die normalen Betriebsbedingungen für Teams, die SAP/Sybase SQL über mehrere Tools hinweg ausführen. So geht Control-M mit jedem einzelnen um.
UPSTREAM DELAY
Ihre Datenlast um 2:00 Uhr morgens ist nachgerutscht. Das SQL-Skript hängt weiterhin davon ab.
Control-M holds the SAP/Sybase SQL job until its upstream conditions are satisfied, then releases execution automatically. Cross-job dependencies replace disconnected schedules, preventing database processing from starting against data that has not arrived or finished processing.
CONNECTION FAILURE
SAP ASE ist vorübergehend nicht erreichbar. Dein Übernacht-Bearbeitungsfenster schrumpft.
Control-M for Databases supports configurable connection retries and retry intervals for database connection profiles. Temporary connectivity failures can be retried automatically instead of immediately breaking the workflow, reducing manual intervention during time-sensitive database processing.
SQL FAILURE
Ein gespeichertes Verfahren schlägt fehl. Drei Downstream-Analytics-Jobs warten.
Control-M monitors the database job’s completion and keeps dependent jobs from proceeding when the required predecessor has not completed successfully. Teams can inspect execution and SQL output centrally, resolve the failure, and restart processing without manually reconstructing the dependency chain.
SLA RISK
Die Abfrage läuft noch um 5:40 Uhr morgens. Die Meldung beginnt um sechs.
Control-M brings SAP/Sybase SQL processing into the end-to-end service workflow, where database jobs can contribute to SLA tracking and predictive delay detection. Teams see risk before the final reporting deadline is missed instead of discovering it downstream.
OUTPUT VISIBILITY
Der Auftrag ist erledigt. Jetzt muss jemand herausfinden, was das SQL zurückgegeben hat.
Control-M can append execution logs and SQL output directly to database job output, with text, XML, CSV, or HTML formatting. Data teams get execution evidence and query results alongside workflow status instead of switching tools to investigate every run.
INTEGRATIONSFAKTEN
Control-M + SAP/Sybase SQL
|
workload.types |
Stored Procedures · SQL Scripts · Embedded Query database jobs · parameterized SQL execution · SAP ASE database jobs |
|
trigger.type |
time schedule · upstream job completion · file arrival · Control-M event · API-submitted workflow · dependency condition |
|
cross_tool.deps |
Control-M Managed File Transfer · Apache Airflow DAG · Informatica workflow · SAP job · REST API call · downstream analytics job |
|
cloud.platforms |
Control-M SaaS · self-hosted Control-M · hybrid environments · remote SAP ASE/Sybase database hosts |
|
error_handling |
database connection retries · configurable retry interval · dependency-based cascade prevention · job output capture · SLA monitoring · automated alerting |
|
throughput |
concurrent database connections · 1–512 connection limit configuration · scheduled batch processing · parallel independent database jobs · centralized connection profiles |
|
observability |
database job status · execution log · SQL output · text/XML/CSV/HTML output · dependency visibility · SLA tracking |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsablauf. Jedes Werkzeug im Stapel.
Control-M orchestriert Workflows über SAP/Sybase SQL, SAP-Anwendungen, Airflow, Informatica, Dateiübertragungen und Cloud-Dienste in einem einzigen Job-Flow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: SAP/Sybase SQL → Airflow DAG → Cloud-Transformation → Analytics-Übergabe
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, Upstream-Job-Erledigung, Datenbank-Job-Abschluss
|
SAP/Sybase SQL |
Stored Procedure · SQL Script · Embedded Query · SQL output capture |
|
SAP applications |
SAP job orchestration · dependency coordination · workflow monitoring |
|
Apache Airflow |
DAG triggering · completion tracking · upstream/downstream coordination |
|
Informatica |
workflow orchestration · dependency management · completion tracking |
|
Control-M MFT |
file arrival · managed transfer · downstream job triggering |
|
Cloud data services |
cross-cloud orchestration · dependency coordination · workflow monitoring |
|
REST APIs |
API-driven workflow integration · cross-tool coordination |
Koexistenz des Luftstroms
Control-M ersetzt deine Airflow DAGs nicht. Es verläuft die Schicht darüber.
Der Einwand ist häufig: "Wir sind schon auf Airflow." Das Problem ist nicht, was Airflow macht – sondern was vor und nach dem Airflow passiert. Genau hier versagen Pipelines tatsächlich.
Der Luftstrom verwaltet seinen DAG. Control-M verwaltet alles drumherum.
AIRFLOW HANDLES
Orchestrierung auf DAG-Ebene innerhalb der Datenpipeline
- DAG-level task orchestration within data pipelines
- Python operators, sensors, and task dependencies
- Execution graph for jobs that run inside your pipeline
- Manages retries within a single DAG context
CONTROL-M ADDS
Die Koordinationsschicht um deine DAGs herum
- Coordination layer around DAGs — triggers Airflow based on upstream conditions: file arrivals, API events, other tool completions
- Tracks each DAG’s SLA contribution across the full end-to-end workflow, not just its own routine
- Manages failure recovery when upstream dependencies fail before Airflow even starts
- Existing DAGs don’t need to be rewritten or migrated
DATENBANKAUFTRÄGE ÜBERWACHEN
Überwachen Sie die SAP/Sybase SQL-Ausführung in einem Workflow.
SAP ASE zeigt, was in der Datenbank passiert; es zeigt nicht, wie diese Ausführung jede externe Pipeline-Abhängigkeit beeinflusst. Control-M bietet zentrale Workflow-Transparenz rund um SAP/Sybase SQL-Jobs, einschließlich Ausführungsnachweise und nachgelagerten Status:
-
Ausführungsstatus des Datenbankauftrags
-
SQL und Ausführungsausgabe
-
Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
-
End-to-End-Workflow-Status
-
Zentralisierte Ausfallsichtbarkeit
SLA-SICHERUNG
Halte die SAP/Sybase-SQL-Pipelines im Zeitplan.
Ein erfolgreicher Datenbankaufruf garantiert nicht, dass die Geschäftspipeline pünktlich abgeschlossen wird. Control-M verbindet die SAP/Sybase-SQL-Verarbeitung mit der Service-Deadline und deckt Abhängigkeiten und entstehende Verzögerungen auf, damit Teams eingreifen können, bevor die Downstream-Lieferung beeinträchtigt wird:
-
End-to-End-SLA-Tracking
-
Prädiktive Verzögerungsdetektion
-
Abhängigkeitsbewusste Workflow-Überwachung
-
Automatisierte Ausfallwarnungen
-
Zentralisierte Service-Sichtbarkeit
Documentation
Bring Ordnung in komplexe Arbeitsabläufe
Erfahren Sie, wie Control-M Teams hilft, komplexe Prozesse mit größerer Transparenz, Koordination und Kontrolle zu orchestrieren.
