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Control-M + SQL Server Integration Services (SSIS)
Ihr SSIS-Workflow startet, bevor ein SSIS-Paket überhaupt ausgeführt wird – und es kann ausfallen, wenn etwas im Upstream kaputtgeht. Eine Azure Blob Storage-Datei kommt zu spät an. Ein SQL Server Agent-Job verpasst sein Verarbeitungsfenster. Control-M orchestriert die gesamte Kette: Einkunft der Quelldaten, Datenbankvorbereitung, Ausführung eines SSIS-Pakets und nachgelagerte Lieferung.
Häufige Workflow-Probleme
Klingt das nach deiner Woche?
DATENANKUNFT
Dein SSIS-Paket um 2 Uhr morgens startete. Die Azure Blob-Datei ist nicht angekommen.
Control-M koordiniert die Dateiankunft mit der Paketausführung, sodass die SSIS-Arbeitslast auf die erforderliche Upstream-Abhängigkeit wartet, anstatt gegen fehlende Daten zu laufen. Die Downstream-Verarbeitung bleibt gesperrt, bis die Voraussetzung erfolgreich abgeschlossen ist.
PAKETAUSFALL
Das SSIS-Paket ist über Nacht ausgefallen. Die Downstream-Meldung ist bereits in der Warteschlange.
Control-M erkennt den fehlgeschlagenen Job-Zustand, führt definierte Wiederherstellungsaktionen an und verhindert, dass abhängige Jobs vorzeitig fortgesetzt werden. Betriebsteams sehen den Fehler im Kontext des vollständigen Workflows, anstatt defekte Berichte nachgelagert zu entdecken.
CROSS-TOOL-ABHÄNGIGKEIT
SQL-Verarbeitung abgeschlossen. Dein SSIS-Paket wartet noch auf seinen Zeitplan.
Control-M modelliert SQL-Verarbeitung und SSIS-Ausführung im selben Workflow, wobei der Abschlussstatus statt getrennter Zeitpläne zur Steuerung des Fortschritts verwendet wird. Das Paket startet, wenn seine tatsächliche Voraussetzung erfolgreich ist, wodurch unnötige Zeitunterschiede beseitigt werden.
UMWELTKOORDINATION
Das Paket ist bereit. Die falsche SSIS-Umgebung unterbricht die Produktionsausführung.
Control-M SSIS-Jobs können die SSIS-Katalogumgebung für die Paketausführung sowie Konfigurationsdateien und Paketeigenschaften spezifizieren. Teams können den korrekten Ausführungskontext operationalisieren, während die Orchestrierung zentral gesteuert bleibt.
SLA-RISIKO
SSIS ist verspätet abgeschlossen. Dein Analytics-Übergabe um 7 Uhr morgens ist jetzt gefährdet.
Control-M verfolgt den SSIS-Job im End-to-End-Workflow und wendet das SLA-Management über die abhängige Verarbeitung hinweg an. Teams können Timing-Risiken identifizieren, bevor die letzte Lieferung ihre Geschäftsfrist verpasst, und die Wiederherstellung auf die betroffene Kette konzentrieren.
Control-M + SQL Server Integration Services (SSIS)
Control-M + SQL Server Integration Services (SSIS)
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workload.types |
SSIS-Pakete (aus SSIS Catalog, SSIS Package Store, SQL Server oder Dateisystemquellen) · SQL-Skripte · Gespeicherte Prozeduren |
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trigger.type |
Dateiankunft · Vorgelagerte Auftragsabschluss · Zeitplan · SQL-Jobabschluss · Workflow-Abhängigkeit |
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cross_tool.deps |
SQL Server Job · Azure Blob Dateiübertragung · Datenbankanfrage · Apache Airflow DAG · Downstream Analytics Handoff |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · Azure SQL-Datenbank · SQL Server · Hybride Umgebungen · On-Premises-Infrastruktur |
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error_handling |
konfigurierbare Wiederholungsversuche · Verbindungsversuche · Downstream-Kaskadenverhinderung · Abhängigkeitsbedingungen · SLA-Überwachung · Ausfallbenachrichtigungen · Wiederherstellungsmaßnahmen |
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Durchsatz |
Enterprise-Batch-Pipelines · gleichzeitige Datenbankverbindungen · geplante ETL-Verarbeitung · Multi-Package-Workflows · Datenverarbeitung mit hohem Volumen |
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Beobachtbarkeit |
Zentralisierte Auftragsüberwachung · Workflow-Status · Abhängigkeitssichtbarkeit · SLA-Verfolgung · Ausführungshistorie · Fehlerwarnungen · Audit-Sichtbarkeit |
End-to-End-Orchestrierung
Ein Produktionsworkflow. Jedes Tool im Stack.
Control-M orchestriert Workflows über SQL Server Integration Services, SQL Server, Azure Blob Storage, Dateiübertragungen und Analysedienste in einem einzigen Jobablauf – und koordiniert gemeinsam mit Apache Airflow – mit Abhängigkeitsverfolgung, SLA-Transparenz und automatisierter Wiederherstellung in allen Bereichen.
- Cross-Tool-Abhängigkeit: Azure Blob Storage → SQL Server → SSIS-Paket → Analytics-Handoff
- Datenbewusste Trigger: Dateiankunft, API-Ereignis, SQL-Job-Abschluss, Paketabschluss
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SQL Server Integration Services |
Paketausführung · SSIS-Katalogumgebung · Konfigurationsdateien · Paketeigenschaften · Statusüberwachung |
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SQL Server |
SQL-Skripte · gespeicherte Prozeduren · SQL Server Agent-Jobs · Abhängigkeitskoordination |
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Azure Blob Storage |
Dateiankunftsabhängigkeit · Datenübergabe stromaufwärts · Workflow-Auslösung |
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Apache-Luftstrom |
DAG-Koordination · Werkzeugübergreifende Abhängigkeiten · Upstream/Downstream-Orchestrierung |
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Verwaltete Dateiübertragung |
Sichere Dateibewegung · Ankunftserkennung · Lieferbestätigung |
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Analytische Dienstleistungen |
Downstream-Auslösung · Abhängigkeitsgating · SLA-Koordination |
Koexistenz des Luftstroms
Control-M ersetzt deine Airflow DAGs nicht. Es verläuft die darüberliegende Schicht.
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 SSIS-Ausführung über die gesamte Datenpipeline hinweg
SSIS-Logging (wie der SSISDB-Katalog) dokumentiert detaillierte Paketausführungen, aber Produktionspipelines enden selten bei SSIS. Control-M gibt Datenteams zentrale operative Transparenz über SSIS-Pakete sowie die Upstream- und Downstream-Jobs, die bestimmen, ob die Lieferung erfolgreich ist:
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Ausführungsstatus eines SSIS-Pakets
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Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten
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Durchgehende Workflow-Transparenz
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Zentralisierte Fehlerüberwachung
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Ausführungs- und Laufzeithistorie
SLA-SICHERUNG
Halten Sie die SSIS-Pipelines an Geschäftsfristen ausgerichtet
Ein erfolgreiches SSIS-Paket kann dennoch zu einem späten Geschäftsergebnis führen, wenn upstream-Daten verspätet eintreffen oder die downstream-Verarbeitung ins Stocken gerät. Control-M verwaltet das Paket im Rahmen seines Full-Service-Workflows, damit Teams die Lieferverpflichtungen schützen können:
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End-to-End-SLA-Tracking
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Abhängigkeitsbewusste Ausführung
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Sichtbarkeit des SLA-Risikos
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Automatisierte Wiederherstellungsaktionen
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Downstream-Kaskadenprävention
