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一般的なワークフローの問題

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Dataikuワークフローを実行しているチームの通常の運用条件です。Control-Mはそれぞれをどのように処理するかをご覧ください。

UPSTREAM DATA

午前6時のDataikuフローが開始されました。昨日のファイルは届いていません。

Control-M monitors file arrivals across cloud storage, MFT platforms, and enterprise systems. It prevents Dataiku scenarios from launching until required data is present, validated, and complete, eliminating failed runs caused by missing inputs.

MODEL PIPELINES

データ準備は完了しました。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 detects successful completion states across upstream jobs, evaluates dependencies, and automatically launches downstream Dataiku scenarios. End-to-end orchestration replaces manual handoffs, custom scripts, and fragile scheduler dependencies.

FAILURE RECOVERY

スパーク変換が午前2時17分に失敗しました。誰も気づきませんでした。

Control-M detects execution failures immediately, triggers configurable retries, routes alerts through PagerDuty or Slack, and prevents downstream Dataiku processes from consuming incomplete data or producing unreliable model outputs.

SLA RISK

モデルのリフレッシュが遅れています。ビジネスユーザーは8時までに結果が必要です。

Control-M continuously tracks workflow progress against SLA targets, predicts breaches before deadlines are missed, and enables corrective action while there’s still time to protect downstream reporting and decision-making processes.

CROSS-PLATFORM DATAOPS

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

Control-M provides a single orchestration layer across platforms, tracking dependencies, execution status, and recovery actions from one place. Teams gain visibility into the entire workflow instead of isolated tool-level views.

統合事実

Control-M + Dataiku

workload.types

Dataiku jobs · Dataiku scenarios · dataset rule computation · data preparation pipelines · machine learning model runs · batch analytics workloads

trigger.type

file arrival (S3 · Azure Blob · GCS · SFTP) · API/webhook · upstream job completion · Dataiku scenario completion · event-based trigger · time schedule

cross_tool.deps

Apache Airflow DAG trigger · Databricks job completion · Snowflake workload execution · Spark processing · Fivetran sync completion · REST API call · file delivery confirmation

cloud.platforms

AWS · Microsoft Azure · Google Cloud Platform · hybrid environments · Control-M SaaS + on-premises

error_handling

configurable retry count · interval · downstream cascade prevention · automated workflow hold · SLA pre-breach alert · PagerDuty · Slack

throughput

high-volume batch processing · machine learning pipelines · large-scale data preparation · parallel workflow execution · event-driven orchestration

observability

job-level audit log · SLA tracking with breach prediction · dependency lineage graph · Datadog/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、Dataiku、Snowflake、Databricks、Spark、Airflow、ファイル転送、クラウドサービスを単一のジョブフローで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、すべての自動回復を提供します。

  • ツール間の依存関係: ファイル到着 → Dataiku準備 → モデル訓練 → Snowflake発行 → BI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、Dataikuシナリオの終了状態検出
すべての統合を見る

Dataiku

scenario execution · workflow orchestration · status tracking · dependency management

Snowflake

warehouse execution · SQL processing · downstream publishing

Databricks

job triggering · status monitoring · recovery coordination

Apache Spark

transformation orchestration · dependency control · execution tracking

Apache Airflow

DAG triggering · status collection · workflow coordination

Cloud Storage (S3/Azure Blob/GCS

file detection · event triggers · data readiness validation

BI Platforms 

report delivery · analytics refresh · completion confirmation

Airflow共存

Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えません。上のレイヤーを実行します。

よくある反論:「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

ワークフローを監視する

すべての依存プラットフォームにわたってDataikuパイプラインを監視します。

Dataikuは自社のプロセスへの可視性を提供しますが、生産ワークフローは単一のプラットフォームを超えて拡張します。

Control-Mは、取り込み、変換、機械学習、および配信プロセス全体を単一の運用ビューで集中監視します：

  • パイプライン実行状況

  • ランタイム履歴の追跡

  • 上流の依存関係

  • 下流の依存関係

  • SLAリスク指標

SLA保証

Dataikuの成果物をスケジュール通りに保つ。

データサイエンスと分析チームは予測可能なデリバリーウィンドウに依存していますが、Dataikuはすべての上流依存関係を管理することはできません。

Control-Mは完全なワークフロー実行を追跡し、SLAリスクを予測し、締切が守られない前に自動的に回復アクションを実行します:

  • SLA違反予測

  • 自動エスカレーション

  • 構成可能な回復アクション

  • 依存関係を意識したスケジューリング

  • ビジネス期限の追跡

Documentation
Integrating Dataiku and Control-M

複雑なワークフローに秩序をもたらす

Control-Mがチームに、より大きな可視性、調整、および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びます。

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