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一般的なワークフローの問題

これは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BigQueryワークロードを実行しているチームの通常の運用条件です。Control-Mがそれぞれにどのように対処するかをご覧ください。

DATA ARRIVAL

6:00 AMのダッシュボードは、昨日のファイルが6:07に到着したために失敗しました。

Control-M waits for actual file arrival events instead of fixed schedules. It validates delivery, checks file integrity, and releases downstream BigQuery jobs only when prerequisites are met, eliminating premature execution and failed reporting cycles.

PIPELINE DEPENDENCIES

Dataflowは完了しました。BigQueryは決して開始されませんでした。誰もユーザーが呼び出すまで気付かなかった。

Control-M detects Dataflow completion states, evaluates dependency conditions, and automatically launches BigQuery workloads. Status is tracked end-to-end, preventing silent failures between connected platforms and reducing operational overhead.

SLA RISK

あなたの財務報告書は8:00に締切です。変換ジョブはまだ実行中です。

Control-M continuously tracks execution against SLA targets, predicts potential breaches before they occur, and triggers alerts or remediation workflows. Teams gain time to act before business-critical reporting deadlines are missed.

FAILURE RECOVERY

1つの上流APIがタイムアウトしました。20の下流ジョブがそれとともに失敗しました。

Control-M applies configurable retry policies, prevents unnecessary downstream execution, and isolates failures before they cascade. Recovery actions can be automated, reducing manual intervention and shortening time to resolution.

CROSS-CLOUD DATA

AWSデータが遅れて到着しました。BigQueryは不完全なデータセットを処理しました。

Control-M orchestrates workflows across cloud platforms, storage services, and data tools. Cross-platform dependencies are validated before execution, ensuring BigQuery workloads run against complete and trusted datasets.

統合事実

Control-M + GCP BigQuery

workload.types

SQL query execution · stored procedure execution · table function execution · data load from Google Cloud Storage · data export to Google Cloud Storage · data copy between tables · ELT pipeline execution

trigger.type

file arrival (Cloud Storage · SFTP · object storage) · API/webhook · Dataflow completion · Airflow DAG completion · upstream job exit code · time schedule

cross_tool.deps

Apache Airflow DAG trigger · Google Dataflow completion · Dataproc job execution · dbt run completion · Fivetran sync completion · Spark workload status · REST API integration

cloud.platforms

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

error_handling

configurable retry count · automated rerun · downstream cascade prevention · job hold on upstream failure · SLA pre-breach alert · PagerDuty · Slack

throughput

large-scale batch processing · high-volume analytics workloads · parallel job orchestration · up to 50 concurrent BigQuery jobs per Agent

observability

job-level audit log · dependency lineage graph · SLA tracking with breach prediction · Datadog integration · centralized workflow monitoring

エンドツーエンドのオーケストレーション

1つのプロダクションワークフロー。スタック内のすべてのツール。

Control-Mは、BigQuery、Dataflow、Airflow、Dataproc、dbt、クラウドストレージ、そしてクラウドサービス全体でワークフローを調整します。単一のジョブフローで依存関係の追跡、SLAの可視性、および自動回復を提供します。

  • クロスツール依存関係：データ取り込み → Dataflow → BigQuery → dbt → BIの公開
  • データ認識トリガー：ファイル到着、APIイベント、Dataflow完了、クエリ結果
すべての統合を見る

Google BigQuery

query execution orchestration · workload scheduling · dependency management · status monitoring

Google Cloud Storage

file arrival detection · data validation · ingestion triggering · event-based automation

Google Dataflow

completion detection · pipeline coordination · dependency tracking · automated workflow execution

Apache Airflow

DAG triggering · status synchronization · SLA coordination · cross-platform orchestration

Google Dataproc

Spark job orchestration · cluster workload management · execution monitoring · recovery automation

dbt Cloud

transformation workflow triggering · run status tracking · dependency management · downstream job release

Tableau

data source refresh orchestration · workbook publishing · extract refresh scheduling · job completion monitoring

Airflow共存

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

一般的な異議は、"すでにAirflowを使用しています。"です。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。そこでパイプラインは実際に失敗します。

AirflowはそのDAGを管理します。Control-Mはそれを取り囲む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の周りの調整レイヤー

  • 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

ワークロードを監視する

全体のデータエコシステムにわたるBigQueryの実行を監視します。

BigQueryはクエリの実行を示しますが、運用チームは倉庫のワークロードに供給し消費するすべての依存関係の可視性を必要とします。Control-Mは、完全なパイプライン全体で集中監視、実行追跡、およびワークフローの可視性を提供します：

  • クエリ実行ステータス

  • ランタイム履歴追跡

  • 依存関係の可視性

  • ワークフローの健全性監視

  • 集中運用ダッシュボード

SLA保証

BigQueryデータ製品をスケジュール通りに保ちます。

BigQueryは、上流および下流システム全体のビジネスSLAを管理しません。Control-Mは、ワークフローの進行状況を継続的に評価し、締切リスクを予測し、納品の約束が守られない前に自動的に対応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ワークフロー

  • 締切を意識したスケジューリング

  • 積極的なアラート発信

  • ビジネスサービスの追跡

Documentation
Integrating GCP BigQuery and Control-M

複雑なワークフローに秩序をもたらす

Control-Mがチームにどのように複雑なプロセスをより高い可視性、調整、コントロールでオーケストレーションするのかを学びます。

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