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Control-M + Airbyte
あなたのAirbyteワークフローは、接続の同期が実行される前から始まります — 何か上流で壊れると失敗する可能性があります。PostgreSQLソースの抽出が準備できていない。dbt Cloudの変換が期待される完了ウィンドウを逃します。Control-Mは、ソースデータの到着、上流変換、Airbyteの同期実行、下流配信の全チェーンを編成します。
一般的なワークフローの問題
これがあなたの一週間のように聞こえますか？
これらはエッジケースではありません。これは、複数のツールでAirbyteの同期を実行しているチームの通常の運用条件です。Control-Mがそれぞれをどのように処理するかを見てみましょう。
ソースの準備
PostgreSQLは準備ができていません。あなたのAirbyte同期はすでに開始されています。
Control-MはAirbyteジョブを上流の前提条件が完了するまで保持し、その後必要な接続同期を実行します。切り離されたスケジュールに依存するのではなく、データエンジニアはレプリケーションが始まる前にソースの準備を明示的な依存関係として設定できます。
ツール間フロー
Airbyteは成功裏に完了しました。あなたのdbt変換はまだ待機しています。
Control-MはAirbyteジョブのステータスを監視し、実行が成功裏に完了したときに下流の作業を解放します。Airbyte、dbt、倉庫処理、分析の提供は、別々のスケジュールや手動の引き継ぎではなく、1つの依存駆動型ワークフローとして進行できます。
失敗した同期
2:15 AMのAirbyte同期が失敗しました。下流のジョブは進み続けました。
Control-Mは設定可能なポーリングと失敗耐性設定を使用してAirbyteジョブのステータスを追跡し、実行が失敗した場合はそれを表面化し、依存するジョブが誤って進行するのを防ぎます。チームは完全な生産ワークフローの文脈内で失敗したステップを見ることができます。
リセットコントロール
リセットが必要です。すべての下流はそれを待たなければなりません。
Control-Mは指定された接続IDのためにAirbyte再同期ジョブを実行し、それに周囲の依存ワークフローを調整します。下流の変換と報告は、リセットとその後の同期が必要な完了状態に達するまで待機します。
SLAリスク
Airbyte同期が実行中です。あなたの7:00 AMのダッシュボードはリスクにさらされています。
Control-MはAirbyteジョブをエンドツーエンドのサービスSLAに接続し、ワークフローの進行を監視し、ビジネスの締切前に潜在的な遅延を特定します。チームは、分析の提供が遅れる後に発見するのではなく、パイプラインのリスクに対処できます。
Control‑M + Airbyte
Control‑M + Airbyte
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workload.types |
接続同期 · 再同期（全データの取得） · 増分レプリケーション* · フルリフレッシュレプリケーション* · ソースから宛先へのデータ移動 |
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trigger.type |
高度なスケジューリング基準 · 上流ジョブの完了 · ファイル到着イベント · APIイベント · Control-Mイベント · タイムスケジュール |
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cross_tool.deps |
Apache Airflow DAG · dbt変換 · Snowflakeジョブ · Databricksジョブ · 管理ファイル転送 · REST API呼び出し |
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cloud.platforms |
Airbyte Cloud · 自主管理のAirbyteエンドポイント · AWSワークフロー · Microsoft Azureワークフロー · Google Cloudワークフロー |
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error_handling |
ステータスポーリング頻度 · 失敗許容 · 下流カスケード防止 · Control-Mアラート · SLA管理 · 管理された再実行 |
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throughput |
接続レベルの編成 · 増分レプリケーション* · フルリフレッシュレプリケーション* · 設定可能なステータスポーリング · レコードごとの編成はなし |
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observability |
Airbyteジョブのステータス · 結果と出力 · オプションのRESTレスポンス出力 · Control-Mジョブ履歴 · 依存関係の可視性 · SLA監視 |
エンドツーエンドのオーケストレーション
1つのプロダクションワークフロー。スタック内のすべてのツール。
Control-Mは、Airbyte、Airflow、dbt、Snowflake、Databricks、ファイル転送、クラウドサービスを単一のジョブフローで編成します — 依存関係の追跡、SLAの可視性、そしてそのすべてでの自動回復を伴います。
- ツール間依存性: ソース抽出 → Airbyte同期 → dbt変換 → 分析引き渡し
- データを意識したトリガー: ファイル到着、APIイベント、上流の完了、Airbyte同期の完了
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Airbyte |
同期を実行 · リセットを実行 · ステータスを監視 · 結果/出力をキャプチャ · SLAを添付 |
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Apache Airflow |
DAGをトリガーする · 実行を監視する · 上流/下流の依存関係を調整する |
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dbt |
変換をトリガーする · インジェスト後のシーケンス · 下流の依存関係を調整する |
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Snowflake |
ウェアハウスジョブを調整する · 変換のシーケンス · 分析の提供を調整する |
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Databricks |
処理ジョブを調整する · 依存関係の管理 · エンドツーエンドの監視 |
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Managed File Transfer |
ファイル到着依存性 · セキュアな転送 · デリバリー駆動のワークフロープログレッション |
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Cloud services |
クロスクラウド依存関係 · API駆動の実行 · 統一されたワークフローモニタリング |
airflowの共存
Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えません。それはそれらの上のレイヤーを実行します。
一般的な反論はこうです："私たちはすでにAirflowを使用しています。" 問題はAirflowが何をするかではなく、Airflowが実行される前後に何が起こるかです。そこがパイプラインが実際に失敗する場所です。
AirflowはそのDAGを管理します。Control-Mはその周囲のすべてを管理します。
AIRFLOWは処理します
データパイプライン内のDAGレベルのオーケストレーション
- データパイプライン内のDAGレベルのタスクオーケストレーション
- Pythonオペレーター、センサー、およびタスク依存関係
- パイプライン内で実行されるジョブの実行グラフ
- 単一DAGコンテキスト内でのリトライを管理
control-mが追加します
DAGの周囲の調整層
- DAGの周囲の調整層 - 上流の条件（ファイル到着、APIイベント、他のツールの完了）に基づいてAirflowをトリガーします
- 各DAGのSLA貢献を、単なるルーチンではなく、完全なエンドツーエンドのワークフロー全体で追跡します
- Airflowが開始する前に上流の依存関係が失敗した場合に、失敗回復を管理します
- 既存のDAGは再記述または移行する必要はありません
パイプラインを監視する
完全なデータワークフロー内でAirbyteの同期を監視する。
Airbyteは接続内で何が起こったかを示します; 操作上の質問は、その結果が周囲のすべてにとって何を意味するのかです。Control-MはAirbyteの実行を上流および下流のワークフローの状態と組み合わせて、データチームが文脈内でプロダクションデリバリーを監視できるようにします:
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Airbyteジョブステータス
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同期結果と出力
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クロスプラットフォーム依存関係の状態
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ワークフロー実行履歴
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下流の影響の可視性
SLA保証
SLAをAirbyteの同期を超えて保護します。
成功したAirbyteの同期は、ビジネスパイプラインが時間通りに終了することを保証しません。Control-Mは完全なサービスパス内でAirbyteを測定し、ワークフローの遅延を特定し、下流の分析や報告が約束されたデリバリー時間を逃す前に介入を可能にします:
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エンドツーエンドのSLA監視
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クリティカルパスの遅延の可視性
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遅延サービスの予測アラート
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下流の影響分析
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サービスレベルの実行履歴
ドキュメンテーション
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームに可視性、調整、制御の向上をもたらし、複雑なプロセスをオーケストレーションする方法を学ぶ。
