一般的なお問い合わせと所在地情報
お問い合わせControl-Mは、Dev、Ops、データチーム、ビジネスラインが簡単に利用できる高度な運用機能を提供します。
AIエージェントにControl-Mの運用能力への安全で管理されたアクセスを提供する標準ベースのインターフェース
管理された実行 - AIエージェントによって発見され提案されたControl-Mアクション(例:修正)を、役割に基づくアクセス、レート制限、人間の確認で実行します。
1つの標準、再構築不要 - Cursor、VS Code、Claude DesktopなどのAIエージェントを、カスタムコネクタなしでオープンモデルコンテキストプロトコル(MCP)を介してControl-M機能に接続します。
生産品質の基準 - ミッションクリティカルなワークロードを管理するための同じ認証、承認、および監査トレイルを使用してすべてのAIインタラクションを保護します。
Control-M SaaSワークフローライフサイクル全体でAI分析と自動化を活用 – 人間の検証が組み込まれています
シンプルさを体験 - 会話型の指示でジョブを構築 – 誰でもすぐに始められます。
スマートモニタリング - AI駆動の洞察を使用して、ワークフローを瞬時に理解し、問題を解決します。
運用インテリジェンス - AI生成の毎日のレポートを活用して、リスクを瞬時に検出し、ワークフローのパフォーマンスを最適化します。
AIガイダンスを使用してControl-Mワークフローを迅速かつ簡単に作成
専門知識の障壁を下げる— AI支援を使用してワークフローを作成、深いControl-Mの知識は不要
自然言語を通じて結果を加速する— ビジネスの意図を説明すると、AI Workflow Creatorが瞬時にワークフローを設計
インテリジェントな提案を活用する— ジョブタイプや依存関係の推奨を受け取り、ワークフロー作成を完了するためのガイダンス
Control-Mワークフローとドキュメントのヘルプを即座に取得—平易な言葉で、どの言語でも。会話型メモリを使用して、Jettは質問間で文脈を保持し、シームレスな体験を提供
トラブルシューティングを加速する— 失敗、ユーザーアクション、過去の実行、最近の変更など、主要なワークフローの側面を迅速に特定
コンプライアンスを簡素化する— 監査要件が満たされるように、広範なワークフローデータを簡単に選別
最適化を推進する— 繰り返し問題や異常な期間を示すワークフローを分析
進むにつれて学ぶ— 自然な質問を通じてControl-Mのドキュメントにアクセスし、迅速な検索から手順ガイダンスまで、作業を進めながら知識を構築
数年分のワークフロー実行データを安全なクラウドアーカイブに保持し、必要なチームが即座に取得
監査とコンプライアンスの信頼— 監査要求を満たすために、過去のジョブ実行データを簡単に取得およびエクスポート
迅速なトラブルシューティング— 現在と履歴のジョブ実行を比較して根本原因分析を強化
スケーラブルなクラウドアーカイブ— セキュアなクラウドストレージに無制限のワークフロー実行履歴を保存—パフォーマンスへの影響はゼロ
リアルタイムイベントに適応するデジタルサービスのオーケストレーションを簡素化
リアルタイムオーケストレーションを強化する— ワークフローをエコシステムイベントにシームレスにリスニング、反応、適応させる
人気プラットフォームを統合する— Kafka、AWS SQS、RabbitMQ、Azure Service Busなどの人気システムに接続。
動的な変更を可能にする— イベントデータを使用してワークフローを即座に適応させる
組織全体でスマートでカスタマイズ可能、かつ実用的なワークフローモニタリングを実現
チーム間のアクセスを拡大する – Control-Mのワークフローを効率的に監視し、非専門チームでも整合性を保つことができるようにする
ダッシュボードをカスタマイズする – タイルを追加、削除、サイズ変更して、常に自分の作業に最も関連する情報を確認できるようにする
重要な問題を即座に浮き彫りにする – 失敗、待機、ボトルネックを一目で把握し、詳細を掘り下げてトラブルシューティングを行い、迅速に解決し、リソースを最適化する
ハイライト
ワークフローの各ステップで不良データをキャッチし、信頼性のある結果を提供します。
不良データ処理、修正、SLA違反を防ぐことでコストを削減し、リスクを軽減します。
事前定義されたデータ検証チェックやカスタムデータ検証チェックをControl-Mワークフローに直接統合します。
タイムリーで信頼できる結果を提供し、自信を持った意思決定を促進します。
アプリケーションの認証情報をエンタープライズボールトに移動することでセキュリティを向上させる
柔軟なボールト統合: エンタープライズのHashiCorpまたはCyberArkボールトに接続して、インフラストラクチャやプロセスを重複させることなく認証情報を集中管理します
自動化されたコンプライアンス: 認証情報のローテーションを自動化し、ボールトプラットフォームを通じてセキュリティポリシーを強制し、企業のセキュリティ基準に準拠します
広範なカバレッジ: Control-Mがファイル転送、データベース、オペレーティングシステム、およびアプリケーション統合ジョブの実行時に認証情報を取得できるようにします
アプリケーションとデータワークフローの可視性: Control-MユーザーとITリーダーのためにSLAが満たされていることに対する自信が高まります
包括的な制御と管理機能: 実行中のワークフローに関する常時テレメトリーとインテリジェント分析を用いた強化されたダッシュボードとレポート
セルフサービスの可視性: チームが自律的に作業できるようにするための詳細なレポート
データパイプラインの各ステージで360度のビューを取得 – インジェストから処理、分析まで
Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP)クラウドサービスおよびAirflow、Spark、EMR、Snowflake、RedShiftなどのデータ技術からデータを取り込んで処理します。
SLAの問題を重要になる前に解決します。
ハイブリッドクラウド環境における複雑なワークフローのエンドツーエンドオーケストレーション
任意のマシンで、いつでも瞬時にプロビジョニング - AWSおよびAzureを含む
AWS Lambda、ステップファンクション、バッチ; Azure Logic Apps、Functions、バッチのようなクラウドサービスのためのアウトオブボックスサポートと統合 AWS Glue; Azure Data Factory; AWS Databricks; Azure Databricks; Azure Functions; Boomi; GCP Dataflow; GCP Cloud Functions; GCP Dataproc; Informatica Cloud; Power BI; UI Path; など
クラウドエコシステムの柔軟性とスケーラビリティを活用します。
Jobs-as-CodeアプローチをREST APIとJSONで取り入れて、アプリのビルド、テスト、検証時間を短縮します。
DevとOpsのコラボレーションを拡張します。
コストを節減し、ソフトウェア開発ライフサイクルの早い段階で欠陥やバグを見つけることで品質を向上させる
内部および外部ファイル転送を中央インターフェースからインテリジェントに移動
関連するアプリケーションワークフローとファイル転送を統合することで可視性と制御を向上させる
AWS、Azure、GCP、Oracleストレージ、およびMicrosoft SharePointオンラインプラットフォームとの間で安全にファイルを移動
時間はお金です—ファイル転送と次の処理ステップの間の時間を短縮
Control-Mの堅牢なWebインターフェースを使用して、組織内の異なる役割に対して安全なアクセスを簡単に提供
どこにいてもiOSまたはAndroidモバイルデバイスで接続を維持
作業に集中し、トレーニングではなく—直感的なインターフェースから複雑な課題に簡単に取り組む
安心してください—自動的に施行されるセキュリティポリシーでコンプライアンスを確保
簡単なインストールで数分で稼働
サービスとしてのジョブを明確なグラフィカルビューで確認し、重要な情報を把握します
自動アラートと予測SLA遅延検出を利用して問題を解決し、常に最新情報を把握します
次に何が起こるかを知るために、対立を防ぎ、時間を節約するための広範なシミュレーション機能を活用します
アプリケーション統合のタイミングを制御することで、より迅速なイノベーションを実現します
サービスのニーズに合わせてジョブタイプを設計することで、重要なアプリサービスを改善します
専門家コミュニティからのクラウドソースのジョブタイプを活用することで投資収益率(ROI)を実現します
履歴データを使用して問題を特定し、迅速に解決します
監査を簡素化し、ナビゲートしやすい履歴記録でコンプライアンスを確保します
柔軟な検索機能を使用して迅速に適切なトラブルシューティング情報を提供します
アプリケーションとデータワークフローの作成、サービス提供の改善に関する洞察とコントロールを向上させる
最大80%の変更リクエストを加速するスケーラブルなソリューションでビジネスの敏捷性を高める
サイト基準の自動施行によりアプリケーション品質を向上させる
手動スクリプトの必要性を排除するドラッグ&ドロップワークフローを作成する
増大するデータセンターのワークロードを管理する
あなたのメインフレームに関するエンタープライズビューで生産性を向上させる
変更影響予測により手動介入とリスクを削減する
予測分析を用いてサービスレベルを向上させ、ワークロードを最適化する
手動変換中に発生する可能性のあるエラーを削減する
変換時間を短縮することでコストを削減する
自動化により変換を簡素化する
複雑なワークフロー? 問題解決済み