特別なオーケストレーション

Control-Mの新機能

2026年10月

Control-Mの最新機能について詳しく学びましょう。

ビジネスの成果に最も重要な人々、アプリケーション、データを接続するオーケストレーションフレームワークの特別な可能性を解き放ちます。

Control-Mデータ保証でワークフローにデータ品質を組み込みます

Control-Mワークフローを通じてデータが流れる際にデータを検証し、ビジネス成果に影響を与えるデータの問題を防ぎます。

  • データ品質が組み込まれています

    スクリプトや外部統合を維持することなく、Control-Mワークフロー内で直接データ品質チェックを適用

  • 下流への影響を防ぐ

    早期に問題をキャッチして、修正コスト、SLAリスク、および信頼できない結果を減らす

  • 正しい方法で行動する

    データチェックが失敗した場合に停止、警告、または自動修正をトリガーします。

Control-M MCPサーバーで会話型AIを管理されたアクションに変換します。

すべてのアクションが管理され、承認され、完全に追跡可能な状態でAIエージェント内からControl-Mアクションを実行します

  • 管理された実行

    AIエージェントを通じてControl-Mアクションを発見し、提案し、その後人間の承認を得て実行します。

  • AI互換性

    カスタム統合なしでControl-Mに主要なAIエージェントを接続します。

  • 完全な監査の可視性

    生産オペレーションと同じ可視性と追跡可能性で、すべてのAI駆動のアクションを追跡します。

Control-M SaaSのためのマルチリージョンディザスターリカバリーでの継続性を強化(米国)

Control-M SaaSのためのマルチリージョンディザスターリカバリーでの継続性を強化(米国のみ)

Control-M SaaSテナントをセカンダリリージョンにフェイルオーバーし、AWSリージョン全体が利用できない場合でも、重要なミッションと規制対象のワークロードの継続性を確保します

  • リージョン間フェイルオーバー

    設定と状態を保持しながらControl-M SaaSテナントをセカンダリリージョンにフェイルオーバーします

  • 環境カバレッジ

    本番環境と非本番環境のためにマルチリージョンディザスターリカバリーを有効にします

  • 定義されたリカバリー目標

    標準提供は、リージョン間バックアップリカバリーを介して約15分のリカバリーポイント目標(RPO)/約6時間のリカバリータイム目標(RTO)を対象としています

イベント駆動型ワークフローのためのControl-Mによるリアルタイムオーケストレーションを強化します。

外部ボールト統合によるセキュリティの強化

アプリケーションの認証情報を企業のボールトに移動します — セキュリティ要件を遵守し、制御を中央集権化

  • 柔軟なボールト統合

    Azure Key Vault、HashiCorp、またはCyberArkに接続し、安全な認証情報管理を行います。

  • 拡張された保護

    ファイル転送、データベース、オペレーティングシステムのジョブ、およびさまざまなデータ、クラウド、AIアプリケーションにわたって認証情報を保護します。

  • 自動化されたコンプライアンス

    既存の企業セキュリティツールを使用して、認証情報のローテーションとポリシーの強制を中央集権化します。

Control-M管理ファイル転送エンタープライズのレジリエンスを強化

Control-M管理ファイル転送エンタープライズのレジリエンスを強化

高可用性を強化し、MFTエンタープライズのディザスターリカバリーを簡素化するために、集中データベースとフェイルオーバープロセスのためのガイダンスとツールを提供します

  • 集中データベース

    MFTエンタープライズのデータと設定を中央で保存

  • エンタープライズデータベースサポート

    PostgreSQLまたはOracleで集中ストアを実行

  • ベストプラクティスとツール

    顧客管理のリカバリーのためにディザスターリカバリーセットアップガイダンスとサイトポータビリティツールを使用

Control-Mのアクションを確認

私たちのデモをクリックして、Control-MがどのようにAIとエージェント機能をワークフローオーケストレーションに持ち込むかを探ります。チームが洞察から管理された行動に移るのを助けます。

よくある質問





リソース

デモ

Control-MのMCPサーバー

Control-MのMCPサーバーがAIエージェントをライブワークフローデータとアクションに接続し、ユーザーが失敗したジョブを特定し、問題を理解し、修復をトリガーし、自然でガイドされたインタラクションを通じてワークフローを再実行する方法を見てみましょう。

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