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Control-M + SAP/Sybase SQL
あなたのSAP/Sybase SQLワークフローは、ストアドプロシージャやSQLスクリプトが実行される前から始まります。上流で何かが壊れると、失敗する可能性があります。SAP ASEの抽出が不完全に到着します。SAP Data Servicesの変換が処理ウィンドウの後に完了します。Control-Mは、データの到着、上流の変換、SAP/Sybase SQLの実行、下流のデリバリーという全体のチェーンをオーケストレーションします。
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？
これら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SAP/Sybase SQL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見てみましょう。
UPSTREAM DELAY
あなたの午前2時のデータロードが遅れました。SQLスクリプトはそれに依存しています。
Control-M holds the SAP/Sybase SQL job until its upstream conditions are satisfied, then releases execution automatically. Cross-job dependencies replace disconnected schedules, preventing database processing from starting against data that has not arrived or finished processing.
CONNECTION FAILURE
SAP ASEは一時的に到達不可能です。あなたの夜間処理ウィンドウが縮小しています。
Control-M for Databases supports configurable connection retries and retry intervals for database connection profiles. Temporary connectivity failures can be retried automatically instead of immediately breaking the workflow, reducing manual intervention during time-sensitive database processing.
SQL FAILURE
ストアドプロシージャが失敗しました。3つの下流の分析ジョブが待っています。
Control-M monitors the database job’s completion and keeps dependent jobs from proceeding when the required predecessor has not completed successfully. Teams can inspect execution and SQL output centrally, resolve the failure, and restart processing without manually reconstructing the dependency chain.
SLA RISK
クエリは午前5時40分の時点でまだ実行中です。報告は6時に始まります。
Control-M brings SAP/Sybase SQL processing into the end-to-end service workflow, where database jobs can contribute to SLA tracking and predictive delay detection. Teams see risk before the final reporting deadline is missed instead of discovering it downstream.
OUTPUT VISIBILITY
ジョブは完了しました。今、誰かがSQLが返したものを判断する必要があります。
Control-M can append execution logs and SQL output directly to database job output, with text, XML, CSV, or HTML formatting. Data teams get execution evidence and query results alongside workflow status instead of switching tools to investigate every run.
統合情報
Control-M + SAP/Sybase SQL
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workload.types |
Stored Procedures · SQL Scripts · Embedded Query database jobs · parameterized SQL execution · SAP ASE database jobs |
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trigger.type |
time schedule · upstream job completion · file arrival · Control-M event · API-submitted workflow · dependency condition |
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cross_tool.deps |
Control-M Managed File Transfer · Apache Airflow DAG · Informatica workflow · SAP job · REST API call · downstream analytics job |
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cloud.platforms |
Control-M SaaS · self-hosted Control-M · hybrid environments · remote SAP ASE/Sybase database hosts |
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error_handling |
database connection retries · configurable retry interval · dependency-based cascade prevention · job output capture · SLA monitoring · automated alerting |
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throughput |
concurrent database connections · 1–512 connection limit configuration · scheduled batch processing · parallel independent database jobs · centralized connection profiles |
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observability |
database job status · execution log · SQL output · text/XML/CSV/HTML output · dependency visibility · SLA tracking |
エンドツーエンドのオーケストレーション
1つの本番ワークフロー。スタック内のすべてのツール。
Control-Mは、SAP/Sybase SQL、SAPアプリケーション、Airflow、Informatica、ファイル転送、クラウドサービスにまたがってワークフローをオーケストレーションし、依存関係の追跡、SLAの可視性、および自動回復を提供します。
- ツール間依存関係: SAP/Sybase SQL → Airflow DAG → クラウド変換 → 分析ハンドオフ
- 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、データベースジョブの完了
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SAP/Sybase SQL |
Stored Procedure · SQL Script · Embedded Query · SQL output capture |
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SAP applications |
SAP job orchestration · dependency coordination · workflow monitoring |
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Apache Airflow |
DAG triggering · completion tracking · upstream/downstream coordination |
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Informatica |
workflow orchestration · dependency management · completion tracking |
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Control-M MFT |
file arrival · managed transfer · downstream job triggering |
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Cloud data services |
cross-cloud orchestration · dependency coordination · workflow monitoring |
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REST APIs |
API-driven workflow integration · cross-tool coordination |
airflowの共存
Control-MはあなたのAirflow DAGを置き換えません。それはその上のレイヤーを実行します。
反論は一般的です：「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。それ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
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
データベースジョブを監視する
SAP/Sybase SQLの実行を1つのワークフローで監視します。
SAP ASEはデータベース内で何が起こっているかを示しますが、その実行がすべての外部パイプライン依存関係にどのように影響するかは示しません。Control-MはSAP/Sybase SQLジョブの周りに集中管理されたワークフローの可視性を追加し、実行の証拠と下流のステータスを含みます:
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データベースジョブの実行ステータス
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SQLと実行出力
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上流および下流の依存関係
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エンドツーエンドのワークフローステータス
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集中管理された失敗の可視性
SLA保証
SAP/Sybase SQLパイプラインをスケジュール通りに保ちます。
成功したデータベースコールは、ビジネスパイプラインが時間通りに終了することを保証しません。Control-Mは、SAP/Sybase SQL処理をサービスの締切に接続し、依存関係や発生する遅延を明らかにし、チームが下流の納品に影響を与える前に介入できるようにします：
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エンドツーエンドのSLA追跡
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予測遅延検出
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依存関係を意識したワークフローモニタリング
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自動化された失敗アラート
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集中管理されたサービスの可視性
Documentation
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、制御を強化した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。
