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バッチ、ストリーミング、クラウド全体のエンタープライズデータパイプラインオーケストレーション
ハイブリッド、マルチクラウド、オンプレミス環境全体でデータパイプラインをオーケストレーション、監視、回復します - 組み込みのSLA、ガバナンス、エンドツーエンドの可視性を備えています。
Control-Mによるエンタープライズデータパイプラインオーケストレーションは、複雑なマルチプラットフォームデータパイプラインを単一の管理可能なワークフローに変え、信頼性の高いビジネス成果を促進します。
データパイプラインオーケストレーションが運用上の問題になるとき
スケールにおいて、エンタープライズデータパイプラインの課題は、それを構築することではなく、プラットフォーム全体で信頼性よく運用することです。ツールレベルのオーケストレーションは孤立して機能しますが、パイプラインが一緒に実行されなければならないときに壊れます。
その場合、可視性が低下し、障害がシステムをまたいで広がり、運用リスクが増加します。
問題は複雑さではなく、調整です。誰かが、実行、期限、障害処理が一貫して管理されるようにする必要があります。
チームがオーケストレーションプラットフォームで評価すること
この段階で、チームは機能の比較をやめ、運用性を評価します:
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データパイプラインは、単一のスタック内だけでなく、プラットフォーム間でオーケストレーションできますか？
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エンドツーエンドの依存関係は、下流の消費者を含めて可視化されていますか？
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SLAはパイプラインレベルで強制され、他の場所で追跡されていませんか？
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運用チームは、パイプラインを再構築することなく、信頼性を管理できますか？
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障害が発生したとき、回復は制御されていますか、それとも即興で行われていますか？
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このプラットフォームは、データオペレーションモデルをサポートしていますか？パイプラインは長期間の本番サービスとして扱われ、エンジニアリングと運用の間で共有の所有権がありますか？
結論: パイプラインがプラットフォームやビジネスに影響を及ぼすと、スケジューラだけではほとんど不十分です。チームは、中央集権的なデータパイプラインオーケストレーションが必要です。
なぜエンタープライズチームがデータパイプラインオーケストレーションを集中化するのか
エンタープライズチームは、次の利点を得るためにデータパイプラインオーケストレーションを集中化します:
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プラットフォーム間での作業を調整する:
バッチジョブ、ストリーミングパイプライン、イベント駆動サービス、および下流プロセス（Kafkaベースおよびクラウドネイティブのストリーミングワークロードを含む）は、別々のシステムではなく、単一のエンドツーエンドフローとして管理されます。
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エンドツーエンドの依存関係の認識:
上流の遅延、下流の影響、およびクロスプラットフォームの引き渡しが同じパイプラインの一部として表示され、チームはSLAが満たされない前に行動できます。
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明確な運用上の所有権:
SLAはパイプラインレベルで強制され、失敗は定義された回復パスに従い、チームはツールを組み合わせることなく運用上の質問に答えることができます。
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運用負担の軽減:
チームはツール間のギャップを補う時間を減らし、データパイプラインを信頼性高く運用するための時間を増やします。
Control-Mがデータパイプラインをエンドツーエンドでオーケストレーションする方法
Control-Mは、システム間で接続されたフローとしてエンタープライズデータパイプラインをオーケストレーションします。孤立したタスクではありません。
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システム間の依存関係を定義することから始まります
Control-Mは、同じパイプラインの一部として上流のステップ、下流のコンシューマ、およびクロスプラットフォームのハンドオフをモデル化し、作業が正しい順序で進むようにします。
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そこから、実行はバッチ、ストリーミング、およびクラウドサービス全体で調整されます
パイプラインは、チームが既に使用しているプラットフォームで実行され、Control-Mが依存関係が満たされるにつれて進行を制御します。
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パイプラインが実行されると、Control-Mは健康状態と成果を追跡します
チームは、データパイプラインがSLAを満たすための進捗状況を把握し、遅延が発生している場所、そして下流でリスクにさらされているものを把握できます。複数のツールから信号を組み合わせることなく。
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何か問題が発生した場合、回復は構造化され自動化されます
障害は定義された回復パスに従い、修復は予測可能であり、手動介入は減少します。
Control-Mはシステム間で集中型オーケストレーションを提供するため、データパイプラインは生産で信頼性高く実行され、単にスケジュール通りではありません。
Control-Mとツールレベルのオーケストレーションの比較
エンタープライズチームは、スコープ、所有権、および本番環境で確実に実行する必要があるものに基づいてパイプラインオーケストレーターを選択します。
ツールレベルのオーケストレーションは、限られたワークフローには適しています。データパイプラインがプラットフォームを超え、ビジネスクリティカルになるにつれて、中央集権的なオーケストレーションが必要です。
下の表は、これらの違いが実際にどのように現れるかを要約しています。
| 次元 | ツールレベルのオーケストレーション (Airflow、Prefect、ネイティブスケジューラ) |
Control-M |
|---|---|---|
| 主な役割 | ツールまたはプラットフォーム内のワークフローをオーケストレーション | ツールまたはプラットフォーム内のワークフローをオーケストレーション |
| 最適な適用 | ローカル、単一プラットフォーム、またはチーム所有のワークフロー | ローカル、単一プラットフォーム、またはチーム所有のワークフロー |
| 依存関係の視点 | タスクおよびDAG中心、通常は1つの環境に限定 | 不整合な実行による遅延を軽減 |
| 運用モデル | 開発者管理 | より一貫したSLA遵守 |
| SLA管理 | 外部または手動 | ダウンタイムの低減とMTTRの短縮 |
| 障害処理 | スクリプトまたはアドホック | コンプライアンスと監査の準備が容易 |
| 可観測性 | タスク実行に焦点 | 運用ボトルネックの軽減と迅速な実行 |
| 運用オーバーヘッド | スケールとプラットフォームの拡大に伴い増加 | 単一のガラス制御面 |
SLA、ガバナンス、およびコントロールでデータパイプラインを運用する
生産の信頼性を担当するDataOpsチームのために、Control-Mは、バッチ、ストリーミング、およびクラウドネイティブパイプラインを横断する集中型のオーケストレーションとガバナンスレイヤーを提供し、作業の構築方法を変更することなく提供します。
SLA、ガバナンス、アクセス、および回復は同じオーケストレーションレイヤーを通じて操作され、事後に追加された切り離された制御としてではなく、スケールとリスクが高まるにつれてパイプラインが予測可能に実行されます。
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SLA管理
SLAはパイプラインレベルで強制され、リスクと下流の影響を早期に可視化します。
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ガバナンスとアクセス制御
役割ベースの権限と職務の分離が、誰がパイプラインを定義、変更、実行できるかを管理します。
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監査可能性とトレーサビリティ
実行および変更履歴はデフォルトでキャプチャされ、再構築なしでトレーサビリティが可能になります。
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失敗の回復
失敗は事前定義された回復パスに従い、アドホックな修正と運用リスクを減少させます。
既に運用しているプラットフォーム間のオーケストレーション
Control-Mは、プラグインやAPIを使用して既存の環境に統合し、プラットフォーム間でジョブ、トリガー、および依存関係を調整します—チームが作業の実行方法や場所を変更することなく。
一般的にオーケストレーションされるプラットフォームには:
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CI/CD & DevOps:
Jenkins、Azure DevOps、GitHub Actions
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データプラットフォームとツール:
Apache Airflow, Databricks, Informatica
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クラウドとサーバーレス:
AWS (Lambdaを含む), Azure Functions, Google Cloud
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データベースとエンタープライズアプリ:
Oracle, SQL Server, SAP
Control-Mが設計された人々
Control-Mは、信頼性の高いデータパイプラインをスケールで運用する責任を持つDataOpsおよびオペレーションチームのために設計されています。孤立したワークフローで実験するためではありません。
Control-Mは、次のようなチームに最適です。
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ハイブリッドまたはマルチクラウド環境でパイプラインを運用する
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実際のSLAに影響を与えるビジネスクリティカルなワークフローを所有する
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チームやプラットフォーム間で明確な運用の所有権を必要とする
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生産におけるスケールと複雑さの増大を管理している
まとめ: データパイプラインが基盤となっている組織にとって、Control-Mは自信を持って運用するために必要な構造を提供します。
Control-Mデモを順に進める:
なぜチームがデータパイプラインオーケストレーションのためにControl-Mを選ぶのか
It gives us the ability to have end-to-end workflows, no matter where they're running
Control-M has also helped to make it easier to create, integrate, and automate data pipelines across on-premises and cloud technologies. It's due to the ability to orchestrate between workflows that are running in the cloud and workflows that are running on-prem. It gives us the ability to have end-to-end workflows, no matter where they're running.
Richard Meyer
We have had a very good run with Control-M. I love it
With the move to big data and especially with our AWS Cloud presence, we have a data lake. We are in discussions with the analytics teams about how they can utilize Control-M in the cloud for analytics, big data, etc.
Transportation company
We use Control-M to provide business services to our customers
In our business, automation is used for many things and we use a lot of the Control-M modules. For example, we connect to SAP, with databases, Hadoop, MFT, Informatica, and other technologies.
Raul Galicia
企業がControl-Mでデータパイプラインを運用する方法
グローバルデジタル注文と分析の実行
ドミノ・ピザは、Control-Mを使用して3,000以上のデータパイプラインをオーケストレーションし、90のグローバル市場にわたる20,000以上の店舗でデジタル注文と分析をサポートし、複雑なワークフローやサービスレベルの要件をスケールで管理しています。
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エンタープライズデータパイプラインをより良くコントロールする
Control-Mがあなたのアーキテクチャにどのように適合するかを見てみましょう
データパイプラインがスケールするにつれて管理が難しくなっている場合、あなたは一人ではありません。Control-Mが依存関係からSLAまで、すべてをオーケストレーションするのを支援できるかどうかを評価してください。パイプラインが信頼性高く、時間通りに実行されるように。
