Control-M + Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)

あなたの Amazon MWAA ワークフローは、Airflow DAG が実行される前に開始されます — 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。Amazon S3 オブジェクトが遅れて到着します。AWS Glue ジョブが処理ウィンドウを逃します。Control-M は、S3 データの到着、AWS Glue 変換、Amazon MWAA 実行、および下流の配信を調整します。

あなたのパイプラインのようなものを表示統合情報を見る

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DynamoDBワークロード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ご覧ください。

UPSTREAM DEPENDENCY

あなたのS3データが遅れています。あなたの2:00 AM DAGは開始すべきではありません。

Control-M makes the DAG dependent on the upstream workflow instead of an isolated clock. It coordinates execution around the required upstream conditions, preventing Amazon MWAA processing from starting before the workflow is ready.

DAG FAILURE

あなたのDAGは途中で失敗しました。下流処理はまだ待機中です。

Control-M monitors Amazon MWAA job status and output, applies configurable status polling and failure tolerance, and prevents dependent jobs from advancing after a failed run — keeping one DAG failure from cascading through the wider workflow.

FAILURE RECOVERY

1つのタスクが失敗しました。すべてを再実行したくありません。

Control-M supports Amazon MWAA DAG reruns, including failed-task reruns, and can retain the DAG Run ID for recovery. Teams can restart the required processing without manually rebuilding the entire cross-platform workflow.

SLA RISK

DAGが実行中です。あなたの7:00 AMの納品はまだ危険にさらされています。

Control-M attaches SLA management to Amazon MWAA jobs and tracks the DAG within the broader production workflow. Teams can see whether dependencies are threatening the required completion time instead of treating DAG execution as an isolated event.

TROUBLESHOOTING

あなたのDAGは失敗しました。今、あなたは回答を得るためにコンソール間を行き来しています。

Control-M monitors Amazon MWAA status, results, and output and can capture DAG task-instance logs in the Control-M job output. Data teams get execution context where they orchestrate the broader workflow, reducing investigation across disconnected tools.

統合情報

Control-M + Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)

workload.types	Airflow DAG runs · DAG reruns · failed-task reruns · parameterized DAGs · Airflow 2 workflows
trigger.type	time schedule · upstream job completion · file arrival · Control-M dependency · event-driven workflow · manual execution
cross_tool.deps	Amazon S3 file arrival · AWS Glue job · Amazon Redshift job · AWS Step Functions workflow · file transfer · REST API call · downstream analytics job
cloud.platforms	Amazon Web Services · Amazon MWAA · Amazon S3 · AWS IAM · AWS STS · Amazon CloudWatch
error_handling	DAG rerun · failed-task rerun · configurable status polling · failure tolerance · upstream/downstream rerun scope · task-instance log capture · SLA management
throughput	multi-DAG orchestration · centralized scheduling · cross-platform production workflows · resource pools
observability	MWAA job status · results · job output · task-instance logs · DAG Run ID tracking · SLA monitoring · end-to-end workflow monitoring

エンドツーエンドのオーケストレーション

1 つの本番ワークフロー。スタック内のすべてのツール。

Control-M は、Amazon MWAA、Amazon S3、AWS Glue、Amazon Redshift、AWS Step Functions、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。依存関係の追跡、SLA の可視性、および自動回復を備えた単一のジョブフローです。

ツール間依存関係: Amazon S3 → AWS Glue → Amazon MWAA DAG → Amazon Redshift
データ対応トリガー: ファイル到着、API イベント、上流のジョブ完了、ワークフローのステータス

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Amazon MWAA	run DAG · rerun DAG · pass parameters · monitor status · capture task output
Amazon S3	file-arrival dependency · upstream data coordination
AWS Glue	job orchestration · dependency coordination · status-driven handoff
Amazon Redshift	data workflow orchestration · downstream dependency · scheduled processing
AWS Step Functions	workflow execution · status monitoring · dependency coordination
Managed File Transfer	secure file movement · arrival-driven workflow handoff
REST APIs	API-driven execution · cross-application workflow coordination

airflow共存

Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えません。上位のレイヤーを実行します。

よくある異議: “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 handles

データパイプライン内での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の周りの調整層

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

パイプラインを監視

より広いワークフローで Amazon MWAA 実行を監視

Amazon MWAA は Airflow ネイティブの監視を提供しますが、本番データサービスはしばしば DAG の外のシステムにまたがります。Control-M は MWAA ジョブのステータス、結果、出力、タスクインスタンスログ、および周囲の依存関係を広範なオーケストレーションビューに統合します：

Amazon MWAA ジョブのステータス
DAG の結果と出力
タスクインスタンスログのキャプチャ
クロスプラットフォームの依存関係の可視性
DAG ラン ID の追跡

SLA保証

ビジネスの締切に対してAmazon MWAA DAGを管理する

AirflowはDAG内の実行を管理できますが、納品期限はその前後の作業に依存する場合があります。Control-Mは、完全な生産ワークフロー内でAmazon MWAAジョブにSLA管理を適用します:

エンドツーエンドSLAトラッキング
ツール間依存関係管理
高度なスケジューリング基準
失敗に配慮した下流制御
中央集権的ワークフローモニタリング

Documentation

Integrating Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) and Control-M

複雑なワークフローに秩序をもたらす

Control-M がチームにより高い可視性、調整、および制御で複雑なプロセスをオーケストレーションする方法を学びます。

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