Control-M + Azure AI Foundry

あなたのAzure AI Foundryワークフローは、AIアプリケーションが入力を受け取る前に始まり、上流で何かが壊れると失敗します。

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一般的なワークフローの問題

この週のように聞こえますか？

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とMLパイプラインを運用しているチームにとっての通常の運用条件です。Control-Mがそれぞれのケースをどのように処理するかを以下に示します。

データの準備状況

トレーニングは午前2時に開始します。機能データセットは到着しませんでした。

Control-Mは、検証済みの上流完了イベントを待機し、ファイル配信とデータセットの可用性を検証した後、Azure AI Foundryのワークロードを解放します。欠落している入力はアラートと制御保持を発生させ、AIアプリケーションの実行失敗や上流処理の無駄を防ぎます。

実行失敗

AIエージェントの実行が実行中に失敗しました。誰も朝まで気づきませんでした。

Control-Mは、失敗したAIアプリケーション実行状態を検出し、構成可能な再試行ポリシーを適用し、エラーのコンテキストをキャプチャし、Slack、メール、またはインシデントツールを通じてエスカレーションします。チームは長時間実行されているAIエージェントのワークフローを手動で監視することなく、迅速に回復できます。

ツール間フロー

Databricksは完了しました。Azure AI Foundryは引き継ぎを受け取っていません。

Control-Mは、Databricks、ストレージサービス、API、およびAzure AI Foundry間の依存関係を調整します。下流の実行は、検証された完了後にのみ開始され、もろいスクリプト、ポーリングループ、手動オーケストレーションポイントを排除します。

モデルデプロイメント

AIアプリケーションは検証に合格しました。本番環境へのデプロイメントは実行されませんでした。

Control-Mは、リリースワークフローをトリガーする前に、デプロイメントの前提条件、承認ゲート、および環境の準備状況を評価します。自動依存関係追跡により、検証されたAIアプリケーションが手渡しの失敗や手動介入なしで本番環境に移行します。

SLAリスク

ビジネスは午前7時までに予測を期待しています。ワークフローは遅れています。

Control-Mは、サービス目標に対するワークフローの進捗を継続的に追跡し、SLAの違反を発生前に予測し、積極的な是正を可能にします。チームは、孤立したタスクの状態ではなく、エンドツーエンドのAIデリバリータイムラインの可視性を得ることができます。

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