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?

これは特殊なケースではありません。これらは、複数のツールでMatillionパイプラインを実行しているチームにとっての通常の運用条件です。Control-Mがそれぞれの問題に対応する方法は次のとおりです。

遅延データ到着

あなたの午前2時のS3データは遅れています。Matillionはすでにスケジュールされています。

Control-Mは、孤立したクロックではなく、必要な上流データに基づいてMatillionの実行を依存させます。パイプラインはその前提条件が完了した後にのみ開始され、不完全なデータが変換や下流のデータウェアハウスの作業に移動するのを防ぎます。

パイプラインの失敗

Matillionは正常に開始されました。15分後、パイプラインが失敗します。

Control-Mは、設定可能な頻度でMatillionの実行状況をポーリングし、ジョブを「Not OK」とマークする前に失敗耐性を適用します。下流の依存関係はワークフローによって制御され、失敗したMatillionの実行が静かに悪い結果を広めることを防ぎます。

ツール間の依存関係

Fivetranが遅れて完了します。あなたのMatillionパイプラインはまだ待っています。

Control-Mは、上流のジョブとMatillionの実行を1つのスケジューリング環境で依存関係として調整します。成功の完了は次のステージを自動的に解放し、切り離されたスケジュールと手動の引き渡しを明示的な本番ワークフローに置き換えます。

ステータスチェック

パイプラインが実行中です。あなたのチームはMatillionの完了を確認し続けています。

Control-Mは、設定可能なステータスポーリングを使用してMatillionパイプラインの状態を追跡します。完了はより広いControl-Mワークフローステートの一部となり、依存処理がオペレーターがMatillionコンソールを繰り返し確認することなく続行できるようにします。

クラウド · オンプレミス

Matillionがクラウドで完了します。オンプレミスプロセスが結果を必要としています。

Control-Mは、企業のワークフロー内の他のジョブとMatillionを調整し、完了がプラットフォームの境界を越えて何が次に実行されるかを支配できるようにします。データチームは、別々のスケジューラや引き渡しをつなぎ合わせるのではなく、1つの生産フローとして依存関係を管理します。

統合事実

Control-M + Matillion

workload.types

データ生産性クラウドパイプライン · Matillion ETLパイプライン · ETLワークフロー · データ転送 · 変換パイプライン · 倉庫ロード

trigger.type

時間スケジュール · 上流ジョブの完了 · ファイル到着 · Control-M条件 · API駆動の実行 · クロスツール依存関係

cross_tool.deps

Fivetran同期の完了 · Airflow DAG · Snowflakeジョブ · Databricksジョブ · ファイル転送 · REST API呼び出し · 下流分析ジョブ

cloud.platforms

Matillionデータ生産性クラウド · Matillion ETL on VM · AWS · Microsoft Azure · Google Cloud Platform

error_handling

設定可能なステータスポーリング · 障害耐性 · 下流依存関係の制御 · ジョブのNot OK状態 · Control-Mリカバリアクション · SLA管理

throughput

スケジュールされたバッチ処理 · 並列ワークフロー実行 · リソース管理されたワークロード · クロスプラットフォームETLオーケストレーション

observability

ジョブステータスの監視 · 実行結果 · ジョブ出力 · エンドツーエンドワークフローステータス · 依存関係の可視性 · SLA追跡

エンドツーエンドの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Matillion、Fivetran、Snowflake、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、依存関係の追跡、SLAの可視性、および自動リカバリーを提供します。

  • クロスツール依存関係: Fivetran → Matillionパイプライン → Snowflake → 分析ハンドオフ
  • データ認識トリガー: ファイル到着、APIイベント、上流の完了、パイプラインの結果

Matillion

パイプラインを開始 · オーケストレーションジョブを開始 · ステータスをポーリング · 障害耐性を適用

Fivetran

同期をトリガー · 完了を追跡 · 下流処理を調整

Snowflake

ジョブを実行 · 依存関係を調整 · 下流ワークロードを管理

Airflow

DAGをトリガー · 実行を追跡 · DAGの依存関係を調整

Databricks 

ジョブを実行 · 完了を追跡 · 処理を調整

ファイル転送 

到着を検出 · ファイルを転送 · 依存処理を解放

クラウドサービス 

クラウドジョブを調整 · クロスプラットフォームの依存関係を接続

Airflowの共存

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

一般的な異議があります: 「私たちはすでにAirflowを使用しています。」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。パイプラインが実際に失敗するのはその部分です。

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が処理する

データパイプライン内のDAGレベルオーケストレーション

  • データパイプライン内でのDAGレベルのタスクオーケストレーション
  • Pythonオペレーター、センサー、およびタスクの依存関係
  • パイプライン内で実行されるジョブの実行グラフ
  • 単一のDAGコンテキスト内での再試行を管理

CONTROL-Mが追加されます

あなたのDAGを取り巻く調整レイヤー

  • DAGを取り巻く調整レイヤー — 上流条件に基づいてAirflowをトリガーする: ファイル到着、APIイベント、他のツールの完了
  • 自分のルーチンだけでなく、エンドツーエンドのワークフロー全体で各DAGのSLA貢献を追跡
  • Airflowが開始される前に上流の依存関係が失敗した場合の失敗回復を管理
  • 既存のDAGは書き換えたり移行したりする必要はない
Matillionの利点 1

パイプラインを監視

あなたの完全なデータワークフロー全体でMatillionの実行を監視します。

Matillionは独自のパイプラインに対して実行の可視性を提供しますが、生産データフローはしばしば複数のプラットフォームにまたがります。Control-MはMatillionの実行をより広いワークフローに取り入れ、チームが1つの運用ビューから処理と依存関係を監視できるようにします:

  • Matillionの実行状況

  • ジョブの結果と出力

  • 上流および下流の依存関係

  • クロスプラットフォームのワークフロー可視性

  • エンドツーエンドの実行コンテキスト

Matillionの利点 2

SLA保証

Matillionのパイプラインを下流のSLAに合わせて維持します。

成功したMatillion実行でも、サポートするビジネスプロセスに対してデータが遅すぎることがあります。Control-MはMatillionをエンドツーエンドのサービス内に配置し、実行状況と依存関係を重要なSLAと接続します:

  • エンドツーエンドのSLA追跡

  • Matillionジョブのステータス監視

  • 依存関係を考慮したワークフロー制御

  • 下流のカスケード防止

  • 中央集権的な運用可視性

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びましょう。