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Control-M + AWS Glue DataBrew
あなたのAWS Glue DataBrewワークフローは、ジョブ実行がデータセットにレシピを適用する前から始まります - そして、上流で何かが壊れると失敗する可能性があります。AWS Database Migration Serviceタスクは、その抽出されたレコードをソースのAmazon S3プレフィックスに書き込みません。AWS Glueクローラーは、スケジュールされたウィンドウをオーバーランし、Data Catalogテーブルを古くなった状態にします。Control-Mは完全なチェーンをオーケストレーションします：Amazon S3データの着地、AWS Glue Data Catalogの登録、AWS Glue DataBrewの実行、およびAmazon Redshiftへの配信。
一般的なワークフローの問題
これが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。これらは、複数のツールでAWS Glue DataBrewジョブ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。
UPSTREAM DELAYS
あなたのDataBrewジョブが開始します。ソースデータセットはまだ準備が整っていません。
DataBrew depends on clean, available data before recipes can run. Control-M validates upstream dependencies—including file arrivals, Glue crawlers, ETL jobs, and database loads—before launching DataBrew, preventing failed executions and unnecessary reruns.
FAILED PREPARATION
レシピが一晩で失敗しました。下流の分析はそれでも継続されました。
Control-M detects DataBrew job exit states immediately, stops dependent workflows from executing on incomplete or invalid data, triggers configurable retries or remediation workflows, and resumes downstream processing only after successful completion.
CROSS-SERVICE FLOWS
DataBrewが完了しました。Glue、Athena、およびRedshiftは引き渡しを受けていませんでした。
Control-M orchestrates dependencies across AWS services and external platforms, automatically triggering downstream Glue jobs, Athena queries, Amazon Redshift loads, APIs, or third-party tools without polling, custom scripting, or manual intervention.
SLA PRESSURE
朝のダッシュボードの締切が迫っています。誰も遅れていることを知りません。
Control-M continuously tracks workflow progress across the entire pipeline, predicts SLA breaches before they occur, alerts the right teams, and provides end-to-end visibility so issues can be resolved before business users are affected.
MANUAL RECOVERY
一つの失敗したDataBrewジョブが数時間の手動調査を引き起こしました。
Instead of restarting jobs manually and checking dependencies one by one, Control-M automates recovery using configurable retry policies, conditional logic, notifications, and dependency-aware restart capabilities, dramatically reducing operational effort and recovery time.
統合の事実
Control-M + AWS Glue DataBrew
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workload.types |
Data preparation recipes · profile jobs · data quality validation · dataset transformations · schema discovery · batch data preparation · scheduled DataBrew jobs |
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trigger.type |
Amazon S3 file arrival · time schedule · upstream AWS Glue job completion · REST API call · Control-M workflow completion · job exit code |
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cross_tool.deps |
AWS Glue ETL jobs · AWS Glue Crawlers · Amazon S3 · Amazon Athena · Amazon Redshift · AWS Lambda · Amazon EMR · Apache Spark · REST API workflows |
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cloud.platforms |
AWS Glue ETL jobs · AWS Glue Crawlers · Amazon S3 · Amazon Athena · Amazon Redshift · AWS Lambda · Amazon EMR · Apache Spark · REST API workflows |
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error_handling |
configurable retry count · retry interval · exit-code evaluation · downstream cascade prevention · automated recovery workflows · SLA pre-breach alert · PagerDuty integration · Communication Suite alerts (Teams, Slack, Telegram, WhatsApp) |
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throughput |
batch processing up to 50 simultaneous jobs per Agent · scheduled data preparation · large-scale dataset transformation · parallel recipe execution · event-driven orchestration · enterprise-scale workflow automation |
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observability |
job-level audit log · end-to-end workflow monitoring · SLA tracking with breach prediction · dependency lineage visualization · Datadog integration |
エンドツーエンドオーケストレーション
1つの生産ワークフロー。スタック内のすべてのツール。
Control-Mは、AWS Glue DataBrew、Amazon S3、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、AWS Lambda、Apache Spark、およびクラウドサービスを単一のジョブフローでオーケストレーションします - すべての依存関係の追跡、SLAの可視性、自動回復を備えています。
- クロスツール依存関係：Amazon S3 → AWS Glue Crawler → AWS Glue DataBrew → AWS Glue ETL → Amazon Athena → Amazon Redshift
- データ感知トリガー：ファイル到着、Glueジョブの完了、DataBrewジョブの完了、APIイベント
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AWS Glue DataBrew |
Recipe execution · job scheduling · dependency orchestration · status monitoring · automated recovery |
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Amazon S3 |
File arrival detection · dataset validation · event-driven triggers · secure data handoff |
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AWS Glue |
ETL job orchestration · crawler completion detection · workflow sequencing · dependency management |
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Amazon Athena |
Query execution trigger · downstream dependency control · scheduled analytics workflows · completion monitoring |
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Amazon Redshift |
Data warehouse load orchestration · post-load validation · analytics workflow coordination · SLA tracking |
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AWS Lambda |
Serverless function execution · event-driven automation · API integration · conditional workflow logic |
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Apache Spark / Amazon EMR |
Spark job orchestration · cluster workflow coordination · dependency tracking · automated restart and recovery |
Airflow共存
Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えません。それらの上にレイヤーを実行します。
一般的な異議です: 「私たちはすでにAirflowを使っています。」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はその周りのすべてを管理します。
airflow handles
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
- DAG-level task orchestration within data pipelines
- Python operators, sensors, and task dependencies
- Execution graph for jobs that run inside your pipeline
- Manages retries within a single DAG context
control-m adds
DAGの周りの調整レイヤー
- Coordination layer around DAGs - triggers Airflow based on upstream conditions: file arrivals, API events, other tool completions
- Tracks each DAG’s SLA contribution across the full end-to-end workflow, not just its own routine
- Manages failure recovery when upstream dependencies fail before Airflow even starts
- Existing DAGs don’t need to be rewritten or migrated
パイプラインの監視
AWS Glue DataBrew ワークフローを一つの運用ビューから監視します。
AWS Glue DataBrewは個々のレシピジョブの可視性を提供しますが、上流の依存関係と下流の消費者を跨ぐ完全な生産ワークフローは提供しません。Control-Mは、オーケストレーションライフサイクル全体にわたって集中監視を提供し、オペレーションチームが迅速に問題を特定し、信頼性の高いデータパイプラインを維持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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DataBrewジョブ実行履歴
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上流および下流の依存関係
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SLA違反予測
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集中警告と通知
Control-Mモニタリングダッシュボードは、AWS Glue DataBrewジョブを上流のS3イベント、AWS Glueワークフロー、下流の分析ジョブとともに表示し、依存関係とSLAステータスを示します。
SLA保証
AWS Glue DataBrewパイプラインをスケジュール通りに稼働させます。
データ準備の遅延は、下流の分析、報告、および機械学習ワークフローを妨げる可能性があります。Control-Mは実行進捗を継続的に監視し、締切を逃す前にSLAリスクを予測し、手動介入なしで重要なデータパイプラインを維持するために回復アクションを自動化します:
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予測SLAモニタリング
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自動再試行ポリシー
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依存関係を意識した回復
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条件付きワークフロー実行
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リアルタイムの運用警告
SLAダッシュボードは、DataBrewワークフローのタイムライン、予測されたSLA違反インジケーター、自動回復アクション、および下流の依存状況を強調表示しています。
Documentation
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームが複雑なプロセスをより高い可視性、調整、管理でオーケストレーションするのを助ける方法を学びましょう。
