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Control-M + Azure Functions
あなたのAzure Functionsワークフローは、HTTPトリガーされた関数が実行される前から始まります — 上流で何かが壊れると失敗する可能性があります。Azure Data FactoryからのAzure Blob Storageのアップロードが届かない。Azure Databricksのジョブが出力を公開する前に処理ウィンドウを超過します。Control-Mは、Azure Blob Storageの到着、Azure Databricksの変換、Azure Functionsの実行、下流の配信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 Functions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。
上流遅延
ブロブは午前2時17分に到着しました。あなたの関数はすでに期待されていました。
Control-Mは、1つのワークフロー内の依存関係として上流の転送とAzure Functionsの実行を調整し、前提条件が成功裏に完了したときのみ関数を開始し、欠落または遅れたデータに対して下流の作業が進むことを防ぎます。
機能失敗
機能が失敗しました。3つの下流ジョブがまだ待機しています。
Control-MはAzure Functionsのステータス、結果、出力を監視し、ワークフロー全体の障害処理を適用し、失敗した実行後に依存ジョブが進むのを防ぎます — 失敗を抑え、プロダクションワークフロー全体に連鎖させないようにします。
耐久性のある実行
オーケストレーターはまだ稼働中です。配信ウィンドウが閉じつつあります。
Control-Mは、構成可能なステータスポーリングと障害耐性を持ちながら、オーケストレーター機能と周囲のジョブを実行および監視します。SLA管理は、長時間実行の遅延が配信に影響を与える前にリスクを特定するのを助けるため、ワークフロー全体にわたる締切の認識を追加します。
認証
関数は正常です。呼び出しアイデンティティはもはや認証されていません。
Control-Mは、Azure Functionsの資格情報を安全な接続プロファイルに集中管理し、サービスプリンシパル、マネージドID、ワークロードIDなどのサポートされているアイデンティティオプションを提供します。外部ボールトのサポートは、個々のジョブ定義やスクリプトから秘密を保持するのに役立ちます。
SLAリスク
午前5時45分です。関数は成功しましたが、処理が遅れています。
関数の成功した呼び出しは、ビジネスワークフローが時間通りであることを保証するものではありません。Control-Mは、Azure FunctionsジョブにSLA管理を添付し、周囲の依存関係を追跡し、エンドツーエンドのサービス全体にわたるスケジュールリスクを露出させます。
Control-M + Azure Functions
Control-M + Azure Functions
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APIおよび自動化機能 |
Control-M Automation API · REST API · JSONジョブ定義 · ジョブ:Azure:Functions · アクティビティ関数 · HTTP関数 · オーケストレーター関数 · 設定可能な入力パラメータ |
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デプロイメントモデルとインフラストラクチャの柔軟性 |
Control-M SaaS · 自己ホスト型Control-M · ハイブリッド環境 · Control-M Web · Automation API · Windowsエージェント · Linuxエージェント · 任意のAzure Functionsエンドポイント |
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セキュリティ姿勢 |
中央集権的接続プロファイル · サービスプリンシパル · マネージドID · ワークロードID · 関数アプリID · 外部ボールト統合 · Azureリソーススコープ · 中央集権的資格情報管理 |
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インシデント対応とMTTRの可能性 |
ステータスと出力の監視 · 設定可能なステータスポーリング · 障害耐性 · 依存関係ベースの封じ込め · SLA監視 · 高度なスケジューリング · リソース管理 · Durable Functionの終了 |
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 Functions、Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Blob Storage、ファイル転送、およびクラウドサービス間でワークフローをオーケストレーションします — 依存関係の追跡、SLAの可視性、およびそれらすべてにわたる自動回復を伴う単一のジョブフローで。
- ツール間依存関係: Azure Blob Storage → Azure Databricks → Azure Functions → 下流の配信
- データ対応トリガー: ファイル到着、APIイベント、上流ジョブの完了、関数の結果
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Azure Functions |
アクティビティ実行 · HTTP実行 · オーケストレーター実行 · ステータス監視 · 出力取得 |
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Azure Data Factory |
パイプラインオーケストレーション · 実行依存関係 · ステータストラッキング · 下流の引き渡し |
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Azure Databricks |
ジョブ実行 · ノートブックワークフロー · ステータス監視 · 依存関係調整 |
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Azure Blob Storage |
ファイル到着依存関係 · データ引き渡し · 下流処理トリガー · 配信調整 |
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マネージドファイル転送 |
安全な転送 · ファイル到着検出 · デリバリー確認 · 例外処理 |
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REST API |
サービス呼び出し · 応答処理 · ステータス検証 · クロスアプリケーション依存関係 |
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Microsoft Azure サービス |
クラウドワークロード調整 · 依存関係管理 · スケジューリング · SLA追跡 |
モニタリング機能
完全な生産ワークフローにわたるAzure Functions。
Azure Application Insightsは、個々の関数アプリの深いテレメトリを提供しますが、生産サービスはしばしばそのテレメトリ境界外のシステムに跨ります。Control-Mは、Azure Functionsの実行とその周囲の上流および下流のジョブの集中ワークフロー表示を追加します:
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関数実行ステータス
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結果と出力の可視性
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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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エンドツーエンドの実行履歴
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SLAリスク指標
SLA保証
サーバーレスワークフローをビジネスの締切に合わせて維持します。
Azure Functionsのモニタリングは、チームに関数実行の挙動を伝えますが、健全な呼び出しでも遅れたビジネスサービスに属することがあります。Control-Mは、完全なワークフローでのSLA管理と依存関係に配慮したオーケストレーションを追加し、チームがデリバリーリスクを管理できるようにします:
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エンドツーエンドのSLA追跡
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依存関係に配慮したスケジューリング
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ワークフローの締切の可視性
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障害連鎖の防止
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積極的な運用介入
ドキュメント
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、制御を持っ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。
