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Control-M + Azure Batch Accounts
Your Azure Batch workflow starts before a compute task ever runs — and it can fail when something upstream breaks. An Azure Blob Storage input lands late. An Azure Data Factory pipeline misses its processing window. Control-M orchestrates the full chain: Azure Blob data arrival, Azure Data Factory transformation, Azure Batch execution, and downstream delivery.
一般的なワークフローの問題
この週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。彼らは、複数のツールでAzure Batchワークロードを実行しているチームの通常の操作条件です。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。
データ到着
Blobが遅れて到着しました。あなたのBatchコンピュートはその入力なしで開始されました。
Control-Mは、必要な依存関係が完了した後にのみ計算ステップをリリースし、Azure Batch実行と上流ファイルワークフローを調整します。Batchタスクは、孤立した時間スケジュールに依存せずに、順番に開始します。
一時的な障害
AzureはHTTP 429を返しました。あなたの夜間コンピュートチェーンは今、停止しました。
Control-Mは、デフォルトで429を含む構成されたHTTP応答コードを検出でき、構成可能な間隔と試行回数を使用して実行ステップを再実行します。一時的なAzureスロットリングは、即時のオペレーターインシデントになるのではなく、体系的に処理されます。
ランタイム制御
バッチタスクはまだ実行中です。あなたのデリバリーウィンドウが消えつつあります。
Control-Mは、Azure Batch アカウントのジョブに対して、設定可能な最大壁時計時間とステータスポーリングをサポートし、ワークフロー全体のSLAモニタリングがスケジュールリスクを明らかにします。チームは、下流のデリバリーに影響を及ぼす前に、逸脱したコンピュートを特定できます。
失敗回復
コンピュートタスクは午前2時13分に失敗しました。下流のジョブが待機しています。
Control-MはAzure Batchのステータスを監視し、下流のジョブに対する依存関係の制御を保持しながら、設定可能な失敗タスクの再試行をサポートします。タスクの出力はControl-Mの出力に直接追加でき、オペレーターは別々のコンソールを繋ぎ合わせることなく、アクション可能な失敗コンテキストを得ることができます。
スケールプレッシャー
バッチウィンドウが急増しています。何十ものコンピュートジョブが調整された実行を必要としています。
Control-Mは、依存関係、リソースプール、ロックリソース、進んだスケジューリングを持つ1つのスケジューリング環境にAzure Batchジョブを統合します。エージェントごとに最大100の同時Azure Batchアカウントのジョブをサポートし、チームが高ボリュームのコンピュートを予測可能に調整するのを助けます。
Control‑M + Azure Batch Accounts
Control‑M + Azure Batch Accounts
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API and automation capabilities |
Control-M Automation API · Job:Azure Batch Accounts · connection profiles · task command-line execution · configurable status polling · job-log capture · advanced scheduling · variables |
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Deployment models & infrastructure flexibility |
Control-M SaaS · Linux Agent · Windows Agent · Azure Batch endpoints · centralized connection profiles · local connection profiles · Azure VM managed identity |
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Security posture |
Microsoft Entra ID · service principal authentication · managed identity authentication · Azure RBAC · secure connection profiles · external-vault support · client-secret protection |
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Incident response & MTTR enablement |
HTTP-code reruns · configurable rerun interval · configurable rerun attempts · failed-task retry · maximum wall-clock time · job status monitoring · stdout capture · SLA monitoring |
エンドツーエンド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 orchestrates workflows across Azure Batch Accounts, Azure Blob Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks, file transfers, and cloud services in a single job flow — with dependency tracking, SLA visibility, and automated recovery across all of them.
- Cross-tool dependency: Azure Blob Storage → Azure Data Factory → Azure Batch → analytics handoff
- Data-aware triggers: file arrival, API event, upstream job completion, transfer completion
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Azure Batch Accounts |
task execution · status monitoring · task retry · wall-clock limits · log capture |
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Azure Blob Storage |
file arrival dependency · input handoff · output delivery |
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Azure Data Factory |
pipeline orchestration · completion dependency · downstream handoff |
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Azure Databricks |
job orchestration · dependency coordination · compute handoff |
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Control-M MFT |
管理されたファイル転送 · 到着依存 · 配信確認 |
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REST API |
サービス呼び出し · API駆動の依存関係 · ワークフローの引き渡し |
コンピュートを監視する
Azure Batch実行をBatchアカウントを超えて監視する。
Azure Batchは、独自の計算境界内でジョブとタスクを公開しますが、本番ワークフローは通常、他の場所で開始および終了します。Control-MはBatch実行と周囲の依存関係にわたる集中型可視性を提供し、プラットフォームチームが完全な運用チェーンを監視できるようにします:
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Azure Batchジョブステータス
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タスク出力と結果
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クロスプラットフォームワークフロー依存関係
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実行時と実行の可視性0
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SLAリスクインジケーター
SLA保証
Azure Batchの計算を配信ウィンドウ内に保つ。
Batchタスクは正しく実行されても、サポートするビジネスプロセスに対して遅すぎる場合があります。Control-MはAzure Batchの実行をワークフローレベルのSLA管理に接続し、チームがスケジュールリスクを検出し、下流の締切が逃される前に回復を制御できるようにします:
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ワークフローレベルのSLA監視
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最大実行時間制御
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構成可能なタスクの再試行
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依存関係に配慮した実行
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集中型障害可視性
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームに可視性、調整、制御を強化して複雑なプロセスをオーケストレーションする方法を学ぶ。
