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Control-M + Amazon Bedrock
あなたのAmazon Bedrock AIワークフローは、Amazon Bedrockが実行される前に始まります。そして、何か上流で壊れると失敗する可能性があります。入力データが準備できていない。プロンプトの準備や検証ステップが完了しない。Control-Mは、データの取り込み、プロンプトとデータの準備、Amazon Bedrockの実行、応答の検証、そして下流の処理を調整します。
一般的なワークフローの問題
これはあなたの週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AI推論ワークフローを実行しているチームの通常の運用条件です。
モデル依存関係
プロンプトパイプラインが完了しました。Bedrockジョブは開始されませんでした。
上流のデータ準備が遅延または静かに失敗しました。Control-Mはシステム間の依存関係の完了を追跡し、前提条件を検証し、必要な条件が満たされたときのみBedrockワークロードを起動することで、手動チェックや実行の見逃しを排除します。
失敗回復
ベッドロックAPI呼び出しは午前2時14分に失敗しました。
Control-Mは実行失敗を即座に検出し、設定可能な再試行ポリシーを適用し、アラートをオペレーションチームにルーティングし、不完全なAI結果で下流のワークフローが実行されるのを防ぎ、運用リスクと回復時間を短縮します。
イベントトリガー
新しい文書が到着しました。誰もモデルワークフローをトリガーしませんでした。
Control-Mはファイル到着、APIイベント、オブジェクトストレージの更新、または上流のジョブ完了からベッドロックワークフローを自動的に開始します。AIパイプラインはデータが準備できたときに始まり、スケジューラが実行されるときではありません。
マルチツールAI
データはS3、Spark、およびBedrockを通過しました。可視性が失われました。
Control-Mは取り込み、変換、モデル呼び出し、デリバリーにわたる単一のワークフロービューを提供します。チームは個々のツールを孤立してトラブルシューティングする代わりにエンドツーエンドのステータス可視性を得ます。
SLAリスク
AI出力は再びビジネスの締切を逃しました。
Control-MはAIパイプライン全体にわたるワークフローSLAを監視し、発生する前に違反を予測し、自動的に問題をエスカレーションしてチームが下流の消費者に影響を与える前に行動できるようにします。
Control-M + Amazon Bedrock
Control-M + Amazon Bedrock
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APIと自動化機能 |
BedrockエージェントランタイムAPI · Bedrockフローの実行 · フローIDベースの呼び出し · REST APIの呼び出し · イベント駆動の実行 · Webhookトリガー |
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デプロイメントモデルとインフラストラクチャの柔軟性 |
AWSクラウドネイティブ · ハイブリッド環境 · マルチクラウドワークフロー · コンテナ化されたワークロード · Kubernetes統合 · SaaSおよび自己ホストオーケストレーション |
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セキュリティポスチャ |
IAM統合 · RBAC · 転送中の暗号化 · 静止中の暗号化 · CyberArkボールト統合 · AWS IAM Assume Role (クロスアカウント) · 監査ログ |
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インシデントレスポンスとMTTRの実現 |
設定可能なリトライポリシー · 自動化された障害処理 · SLA違反予測 · PagerDuty統合 · ServiceNow経由のREST API · ワークフロー再起動自動化 |
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、Amazon Bedrock、Amazon S3、AWS Lambda、Apache Spark、Kubernetes、ファイル転送、クラウドサービス全体でワークフローを調整します。単一のジョブフローで依存関係の追跡、SLAの可視性、自動回復が可能です。
- クロスツール依存関係: S3取り込み → Spark変換 → Amazon Bedrock推論 → アプリケーションデリバリー
- データ対応トリガー: ファイル到着、APIイベント、オブジェクト作成、ワークフロー完了
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Amazon Bedrock |
モデル呼び出し · ワークフローのトリガー · ステータス監視 · 依存関係管理 |
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Amazon S3 |
ファイル到着検出 · オブジェクト検証 · イベントベースのトリガー |
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AWS Lambda |
関数実行 · ステータス追跡 · 条件分岐 |
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AWS EMR |
Sparkジョブのオーケストレーション · クラスター管理 · 依存関係調整 |
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Kubernetes |
コンテナワークロードの自動化 · ワークフローのスケーリング · 実行モニタリング |
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ServiceNow |
インシデント作成 · ワークフローエスカレーション · オペレーショナルトラッキング |
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PagerDuty |
アラートルーティング · オンコール通知 · エスカレーション管理 |
ワークフローを監視する
すべての依存関係にわたるAmazon Bedrockの実行を監視する。
Amazon Bedrockはモデルサービスを提供しますが、周囲のシステム全体にわたるエンドツーエンドの運用可視性は提供しません。Control-MはAIワークフロー、インフラストラクチャ、ビジネスプロセス全体の集中モニタリングを提供し、チームが迅速に問題やボトルネックを特定できるようにします：
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エンドツーエンドのワークフローステータス
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ランタイムと期間の追跡
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上流依存関係の可視性
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下流影響分析
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SLAリスクインジケーター
SLA保証
AI駆動のサービスをスケジュール通りに保つ。
Bedrockモデルの実行はビジネス成果を提供するための1つのステップに過ぎません。Control-MはAIライフサイクル全体にわたるワークフローの締切を追跡し、リスクを積極的に特定し、サービスのコミットメントが失われる前にエスカレーションを自動化します：
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SLA違反予測
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自動エスカレーションワークフロー
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依存関係を考慮したスケジューリング
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失敗の制御
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回復自動化
ドキュメント
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームにどのように複雑なプロセスをより高い可視性、調整、制御でオーケストレーションするのかを学ぶ。
