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Control-M + Azure Data Factory
あなたのAzure Data Factoryワークフローは、パイプラインの実行がデータ駆動型実行を引き起こす前に始まります—上流で何かが壊れると失敗する可能性があります。 Azure Blob Storageコンテナは、パイプラインのソースデータセットがリンクサービスパスを解決する前に、上流のファイルを受け取ることはありません。 Azure Databricksノートブックジョブは、変換された出力をパイプラインのステージングコンテナに書き込む前に、クラスタの起動タイムアウトをオーバーランします。 Control-Mは、Azure Blob Storageの取り込み、Azure Databricksの変換、Azure Data Factoryの実行、Azure Synapseのデリバリーの全チェーンをオーケストレーションします。
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Azure Data Factoryを運用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 DELAYS
あなたのAzure Data Factoryパイプラインは待っていました。ソースファイルは決して到着しませんでした。
Azure Data Factory can't process data that isn't there. Control-M monitors file arrivals, storage events, APIs, and upstream application jobs before triggering the pipeline. Missing dependencies pause execution automatically instead of producing failed or incomplete data loads.
PIPELINE FAILURES
コピーアクティビティは途中で失敗しました。下流の変換はまだ実行しようとしました。
Control-M detects Azure Data Factory pipeline exit states, prevents downstream execution after failures, applies configurable retries where appropriate, and automatically resumes dependent workflows only after successful completion, eliminating cascading failures across your data platform.
CROSS-PLATFORM FLOWS
Azure Data Factoryは完了しました。DatabricksとSynapseは決して開始されませんでした。
Data platforms rarely end with Azure Data Factory. Control-M orchestrates dependencies across Databricks, Azure Synapse Analytics, Snowflake, SQL databases, APIs, and file transfers so every downstream workload starts only when prerequisites are satisfied.
SLA PRESSURE
朝のダッシュボードは締切を逃しました。誰もがユーザーが不満を言うまで知りませんでした。
Control-M continuously tracks workflow progress against SLA targets, predicts potential breaches before they happen, and alerts operators through integrated notification channels so teams can intervene before business reporting is affected.
HYBRID ORCHESTRATION
ワークフローの半分はオンプレミスで実行されます。残りはAzureで実行されます。
Control-M orchestrates Azure Data Factory alongside on-premises databases, enterprise applications, managed file transfers, cloud services, and legacy schedulers within a single workflow, providing unified dependency management, monitoring, and recovery across hybrid environments.
統合事実
Control-M + Azure Data Factory
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workload.types |
Pipeline execution · Trigger-based pipelines · Data movement · ETL/ELT orchestration · Batch processing · Metadata-driven pipelines |
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trigger.type |
Schedule trigger · Event trigger · Azure Blob Storage event · REST API/webhook · Upstream job completion · File arrival · Manual trigger |
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cross_tool.deps |
Azure Databricks job · Azure Synapse Analytics · Azure SQL Database · Azure Functions · Azure Logic Apps · REST API call · Managed File Transfer · Power BI dataset refresh |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · AWS · Google Cloud Platform · hybrid cloud · on-premises systems |
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error_handling |
configurable retry count · retry interval · pipeline status monitoring · downstream dependency prevention · automated job hold · SLA breach prediction · PagerDuty · Slack |
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throughput |
large-scale batch processing · high-volume data ingestion · metadata-driven orchestration · scalable pipeline execution · hybrid data movement |
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observability |
job-level audit log · end-to-end workflow visibility · dependency lineage graph · SLA tracking and prevention · centralized montioring · Datadog integration · Splunk integration · SIEM-compatible event stream |
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、Azure Data Factory、Databricks、Azure Synapse、Snowflake、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、依存関係の追跡、SLAの可視性、そしてそれらすべてにわたる自動回復を提供します。
- クロスツール依存関係: Azure Blob Storage → Azure Data Factory → Databricks → Snowflake → Power BI
- データ認識トリガ: ファイル到着、Event Gridイベント、パイプライン完了、API応答
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Azure Data Factory |
pipeline execution · status monitoring · dependency orchestration · automated recovery |
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Azure Databricks |
job triggering · completion tracking · SLA monitoring |
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Azure Synapse Analytics |
query execution · dependency coordination · workload sequencing |
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Snowflake |
data load orchestration · downstream triggering · status tracking |
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Azure Blob Storage |
file arrival detection · validation · event-based triggering |
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Power BI |
dataset refresh · report delivery · completion verification |
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REST APIs |
event integration · workflow triggering · status retrieval |
Airflow共存
Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えることはありません。上のレイヤーを実行します。
一般的な異議はこうです:「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が実行される前と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はそれを取り巻く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
あなたの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する
1つの場所でAzure Data Factoryワークフローを監視する
Azure Data Factoryは、その環境内で実行の可視性を提供しますが、現代のパイプラインは多くのプラットフォームにまたがっています。 Control-Mは、全体のワークフローにわたる中央集権的な運用ビューを提供し、チームが単一のコンソールから実行、依存関係、およびデリバリーの約束を管理するのを助けます:
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パイプライン実行ステータス
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ランタイム履歴追跡
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上流依存関係の可視性
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下流依存関係のマッピング
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SLAリスクインジケーター
SLA保証
Azure Data Factoryの配信をスケジュール通りに保つ
ネイティブスケジューリングは、ワークフロー全体にわたるビジネスレベルのSLA管理を提供しません。Control-Mは依存関係を継続的に監視し、遅延を予測し、締切を逃す前に自動的に修復を行い、報告、分析、または顧客向けプロセスに影響を与えないようにします:
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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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構成可能な回復アクション
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ビジネスサービスの可視性
Documentation
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームにどのように可視性、調整、制御を提供して複雑なプロセスをオーケストレーションするのかを学びます。
