Control-M + Dataiku

あなたのデータパイプラインはDataikuが実行する前に始まります。上流で何かが壊れると失敗する可能性があります。ファイルが届かない。データパイプラインがSLAを逃す。Control-Mは完全なチェーンをオーケストレーションします：取り込み、準備、Dataiku実行、下流のデリバリー。

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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Dataikuワークフローを実行しているチームにとって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示します。

上流データ

6:00 AMのDataikuフローが開始されました。昨日のファイルは決して到着しませんでした。

Control-Mはクラウドストレージ、MFTプラットフォーム、およびエンタープライズシステム全体でファイルの到着を監視します。必要なデータが存在し、検証され、完全であるまでDataikuシナリオの開始を防ぎ、不足している入力による失敗した実行を排除します。

モデルパイプライン

データ準備が完了しました。スコアリングワークフローはトリガーされませんでした。

Control-Mは上流のジョブの成功完了状態を検出し、依存関係を評価し、自動的に下流のDataikuシナリオを開始します。エンドツーエンドのオーケストレーションは手動の引き渡し、カスタムスクリプト、および脆弱なスケジューラ依存関係を置き換えます。

障害回復

Spark変換が午前2時17分に失敗しました。誰も気づきませんでした

Control-Mは実行失敗を直ちに検出し、設定可能なリトライをトリガーし、PagerDutyまたはSlackを通じてアラートをルーティングし、不完全なデータを消費したり信頼できないモデル出力を生成したりすることから下流のDataikuプロセスを防ぎます。

SLAリスク

モデルの更新が遅れています。ビジネスユーザーは8時までに結果が必要です。

Control-MはSLAターゲットに対するワークフローの進捗を継続的に追跡し、締切が守られない前に違反を予測し、下流の報告および意思決定プロセスを保護するための時間がまだあるうちに是正措置を可能にします。

クロスプラットフォームデータOps

AWS、Databricks、Dataiku、Snowflakeはすべて完了しました。誰もそのステータスを信頼していません。

Control-Mはプラットフォーム全体で単一のオーケストレーションレイヤーを提供し、依存関係、実行状況、および回復アクションを1つの場所で追跡します。チームは孤立したツールレベルのビューではなく、全体のワークフローを可視化できます。

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