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Control-M + Amazon Bedrock
あなたの Amazon Bedrock AI ワークフローは、Amazon Bedrock が実行を開始する前に始まり、上流で何かが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、プロンプトの準備または検証ステップが完了しない。Control-M は全体のチェーンをオーケストレーションします：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。
一般的なワークフローの問題
今週はこんな感じですか？
これ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。
モデルの依存関係
プロンプトパイプラインが終了しました。Bedrockジョブは開始されませんでした。
上流データ準備が遅れて完了するか、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します。これにより手動チェックや実行の見逃しが排除されます。
失敗の回復
2:14 AMにBedrock API呼び出しが失敗しました。
Control-Mは実行の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、アラートを運用チームにルーティングし、不完全なAI結果上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はファイルの到着、APIイベント、オブジェクトストレージの更新、または上流ジョブの完了から自動的にBedrockワークフローを開始します。AIパイプラインは、データが準備できたときに始まり、スケジューラーが実行されるときではありません。
マルチツールAI
データがS3、Spark、Bedrockを通過しました。可視性が消えました。
Control-Mは、取り込み、変換、モデル呼び出し、配信全体にわたって単一のワークフロー表示を提供します。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の出力がビジネスの締切を再び逃しました。
Control-Mは、AIパイプライン全体のワークフローSLAを監視し、発生する前に違反を予測し、問題を自動的にエスカレーションすることで、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 および自動化機能 |
Bedrock エージェントランタイム API · Bedrock フロー実行 · フロー ID ベースの呼び出し · REST API 呼び出し · イベント駆動の実行 · ウェブフックトリガー |
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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 およびセルフホスティングのオーケストレーション |
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セキュリティ姿勢 |
IAM 統合 · RBAC · 転送中の暗号化 · 保管時の暗号化 · 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および MTTR の有効化 |
構成可能なリトライポリシー · 自動的な障害処理 · SLA 違反予測 · PagerDuty 統合 · ServiceNow を REST API 経由で · ワークフロー再起動の自動化 |
エンドツーエンド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オーケストレーションし、単一のジョブフローで依存関係の追跡、SLA の可視性、すべての自動回復を実現します。
- ツール間の依存関係: S3 取り込み → Spark 変換 → Amazon Bedrock 推論 → アプリケーション配信
- データを意識したトリガー: ファイルの到着、API イベント、オブジェクトの作成、ワークフローの完了
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Amazon Bedrock |
モデルの呼び出し · ワークフローのトリガー · ステータスの監視 · 依存関係の管理 |
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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 |
ファンクション実行 · ステータストラッキング · 条件分岐 |
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AWS EMR |
Sparkジョブオーケストレーション · クラスタ管理 · 依存関係調整 |
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Kubernetes |
コンテナワークロードオートメーション · 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 |
ワークフローをモニタリング
すべての依存関係にわたるAmazon Bedrockの実行をモニタリングします。
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オペレーショナル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にわたる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リスク指標
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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障害封じ込め制御
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回復自動化
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がチームに複雑なプロセスをより良い可視性、調整、制御でオーケストレーションする方法を学ぶ。
