ご要望またはご協力できることがございましたらお気軽にお問い合わせください
一般的なお問い合わせと所在地情報
お問い合わせ
Control-M + Microsoft Fabric
Microsoft Fabric パイプラインが実行される前にデータワークフローが始まります — そして、上流で何かが壊れると失敗する可能性があります。ソースファイルが到着しない。依存プロセスが遅れて終了する。Control-M は完全なチェーンを調整します：取り込み、変換、Microsoft Fabric 実行、検証、そして下流へのデリバリー。
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。これは、複数のツールにわたるMicrosoft Fabricデータパイプライン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紹介します。
UPSTREAM DELAYS
ファブリックパイプラインはスケジュールされています。ソースファイルは決して到着しませんでした。
Control-Mはファイルの到着、クラウドストレージイベント、API、および上流のジョブ完了を監視した後、Fabricワークロードを起動します。欠落している依存関係は自動的に実行を遅延させ、アラートをトリガーし、下流の失敗がワークフロー全体に広がるのを防ぎます。
CROSS-TOOL FLOWS
Data Factoryが完了しました。あなたのFabricノートブックは決して開始されませんでした。
Control-MはAzure Data Factory、Databricks、Airflow、その他のプラットフォームからの成功した完了状態を検出し、即座にFabricワークロードをトリガーします。ポーリングループ、切断されたスケジューラー、または手動介入は必要ありません。
FAILURE RECOVERY
倉庫のリフレッシュが午前2時13分に失敗しました。
Control-Mは設定可能なリトライ、例外処理、および依存関係を考慮した回復ロジックを適用します。失敗したFabricアクティビティは、影響を受けていないワークフローステージを再実行することなく独立して再起動できます。これにより、回復時間と運用負荷が軽減されます。
SLA RISK
エグゼクティブダッシュボードは午前7時に締切です。
Control-MはビジネスSLAに対してワークフローの進行状況を継続的に追跡します。事前違反アラートは、締切が守られない前にリスクを特定し、チームがレポート、ダッシュボード、下流の消費者に影響が及ぶ前に介入できるようにします。
DATA LINEAGE
Power BIレポートが間違っています。誰も理由を知りません。
Control-Mは、取り込み、Fabricパイプライン、ノートブック、レイクハウス、倉庫、および報告レイヤーにまたがる依存関係の可視性を提供します。チームは失敗したコンポーネントを迅速に特定し、ビジネスユーザーに影響を与える前に問題を解決できます。
Control-M + Microsoft Fabric
Control-M + Microsoft Fabric
|
workload.types |
Fabric Data Factory パイプライン実行 · パラメータ化されたパイプライン実行 · クロスワークスペースパイプラインオーケストレーション · データ移動パイプライン · データ変換パイプライン |
|
trigger.type |
ファイル到着 (ADLS · Azure Blob · SFTP) · Fabric パイプライン完了 · ノートブック完了 · API/webhook · 時間スケジュール · 上流ジョブの終了コード |
|
cross_tool.deps |
Azure Data Factory 実行トリガー · Apache Airflow DAG トリガー · Databricks ジョブの完了 · Azure Storage イベント · REST API 呼び出し · ファイル配信確認 |
|
cloud.platforms |
Microsoft Azure · Microsoft Fabric SaaS · ハイブリッドクラウド · オンプレミス接続環境 |
|
error_handling |
構成可能なリトライ回数 · リトライ間隔 · 下流のカスケード防止 · 上流失敗時の自動ジョブ保持 · SLA 事前違反アラート · Microsoft Teams 通知 · ServiceNow 統合 |
|
throughput |
高ボリュームバッチ処理 · 大規模分析ワークロード · Spark 実行 · イベント駆動型オーケストレーション · エンタープライズデータ移動 |
|
observability |
ジョブレベルの監査ログ · SLA トラッキングと違反予測 · 依存関係系譜グラフ · 中央集権的運用ダッシュボード · SIEM 互換のイベントストリーム |
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 Microsoft Fabric、Azure Data Factory、Databricks、Power BI、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伴って。
- ツール間依存関係：Azure Storage → Fabric Data Factory → Fabric Notebook → Power BI リフレッシュ
- データ認識トリガー：ファイル到着、API イベント、ノートブック完了、倉庫リフレッシュ完了
|
Microsoft Fabric |
Fabric Data Factory パイプライン実行 · パラメータ化されたパイプライン実行 · クロスワークスペースパイプラインオーケストレーション · データ移動パイプライン · データ変換パイプライン |
|
Azure Data Factory |
依存関係管理 · 実行監視 · イベントベースのトリガー |
|
Power BI |
データセットの更新オーケストレーション · レポートの準備状況検証 · ステータス監視 |
|
Databricks |
ジョブ実行 · 完了追跡 · 自動回復 |
|
Azure Storage |
ファイル到着検出 · 検証 · ワークフローのトリガー |
|
SQL Server |
データロード調整 · 依存関係追跡 · 例外処理 |
|
REST APIs |
ワークフローの開始 · ステータス検証 · クロスプラットフォーム統合 |
airflowの共存
Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えるものではありません。それらの上にレイヤーを実行します。
一般的な反論は次のとおりです。「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が実行される前と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 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レベルのタスクオーケストレーションをデータパイプライン内で
- Pythonオペレーター、センサー、およびタスク依存関係
- 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リトライを管理
control-m adds
DAGの周囲のコーディネーションレイヤー
- DAGの周囲のコーディネーションレイヤー — 上流の条件（ファイルの到着、APIイベント、他のツールの完了）に基づいてAirflowをトリガーします。
- それぞれのDAGのSLA貢献を全体のエンドツーエンドのワークフローで追跡し、単独のルーチンだけではありません。
- 上流の依存関係がAirflowが開始される前に失敗したときの障害回復を管理します。
- 既存のDAGは再作成または移行する必要はありません。
ワークフローを監視する
Microsoft Fabricの実行を1か所で監視する。
Microsoft Fabricはプラットフォーム内で実行されている活動への可視性を提供しますが、生産ワークフローはしばしば複数のシステムにまたがります。Control-Mは、ワークフロー全体にわたる中央集権的な運用可視性を提供します。
-
エンドツーエンドのワークフローステータス
-
実行時間と期間の履歴
-
依存関係の可視化
-
障害の根本原因追跡
-
SLAリスクインジケーター
SLA保証
ファブリックデータ製品をスケジュール通りに保つ。
データチームは、ビジネスの成果と納期で測定される—個々のタスクの完了ではなく。Control-MはSLAに対してワークフローの進捗を継続的に監視し、下流の利用者に影響を与える前にリスクを特定します：
-
SLA違反予測
-
自動エスカレーション経路
-
優先順位に基づくワークロード処理
-
クリティカルパスの可視性
-
ビジネスサービス監視
複雑なワークフローに秩序をもたらす
Control-Mがチームに対して可視性、調整、制御を強化した複雑なプロセスのオーケストレーションをどのように支援するかを学ぶ。
