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バッチ、ストリーミング、クラウドにまたがるエンタープライズデータパイプラインのオーケストレーション
ハイブリッド、マルチクラウド、およびオンプレミス環境にまたがるデータパイプラインをオーケストレーション、監視、回復します。組み込みのSLA、ガバナンス、エンドツーエンドの可視性を提供します。
Control-Mを使用したエンタープライズデータパイプラインのオーケストレーションは、複雑なマルチプラットフォームデータパイプラインを単一の管理可能なワークフローに変え、信頼性の高いビジネス成果を推進します。
データパイプラインオーケストレーションが運用上の問題になるとき
スケールで、エンタープライズデータパイプラインの課題は、それを構築することではなく、プラットフォーム間で信頼性を持って実行することです。ツールレベルのオーケストレーションは、孤立して機能しますが、パイプラインが一緒に実行される必要があるときに壊れます。
その時、可視性は低下し、障害はシステム全体に広がり、運用リスクが増加します。
問題は複雑さではなく、調整です。誰かが、実行、締切、および障害処理を一貫して管理する必要があります。
チームがオーケストレーションプラットフォームで評価すること
この段階では、チームは機能の比較を停止し、操作性を評価します:
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データパイプラインは、1つのスタック内だけでなく、プラットフォーム間でオーケストレーションできますか？
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エンドツーエンドの依存関係は、下流の消費者を含めて可視化されていますか？
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SLAはパイプラインレベルで適用され、他の場所で追跡されませんか？
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運用チームは、パイプラインを書き直さずに信頼性を管理できますか？
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障害が発生した場合、回復は制御されていますか、それとも即興ですか？
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プラットフォームは、パイプラインがエンジニアリングと運用の間で共有所有権を持つ長期間の運用サービスとして扱われるDataOps運用モデルをサポートしていますか？
要点: パイプラインがプラットフォームとビジネスへの影響を超えると、スケジューラだけではほとんど十分ではありません。チームは、集中データパイプラインオーケストレーションが必要です。
なぜ企業チームはデータパイプラインのオーケストレーションを集中化するのか
企業チームは、次の利点を得るためにデータパイプラインのオーケストレーションを集中化しています:
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プラットフォーム間での作業の調整:
バッチジョブ、ストリーミングパイプライン、イベント駆動型サービス、および下流プロセス（Kafkaベースおよびクラウドネイティブのストリーミングワークロードを含む）は、別々のシステムではなく、単一のエンドツーエンドのフローとして管理されます。
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エンドツーエンドの依存関係の認識:
上流の遅延、下流の影響、クロスプラットフォームのハンドオフは、同じパイプラインの一部として可視化され、チームはSLAが満たされない前に行動できます。
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明確な運用の所有権:
SLAはパイプラインレベルで強制され、失敗は定義された回復経路に従い、チームはツールを組み合わせることなく運用上の質問に答えることができます。
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運用負担の軽減:
チームはツール間のギャップを補うのに費やす時間が少なくなり、データパイプラインを信頼性高く運用する時間が増えます。
Control-Mがデータパイプラインをエンドツーエンドでオーケストレーションする方法
Control-Mは、システム間の接続されたフローとしてエンタープライズデータパイプラインを調整します。孤立したタスクではありません。
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システム間の依存関係を定義することから始まります
Control-Mは、同じパイプラインの一部として上流のステップ、下流の消費者、およびクロスプラットフォームのハンドオフをモデル化し、作業が正しい順序で進むようにします。
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そこから、実行はバッチ、ストリーミング、およびクラウドサービス全体で調整されます
パイプラインは、チームがすでに使用しているプラットフォームで実行され、Control-Mは依存関係が満たされると、エンドツーエンドでの進行を制御します。
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パイプラインが実行されると、Control-Mは健康状態と結果を追跡します
チームは、データパイプラインがSLAを満たすために順調か、遅延が発生している場所、下流でリスクにさらされているものを把握できます。複数のツールからの信号を組み合わせることなく。
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何かが問題を起こした場合、回復は構造化され自動的です
障害は定義された回復パスに従い、修復は予測可能で、手動介入は減少します。
Control-Mは、システム全体で集中型オーケストレーションを提供し、データパイプラインが生産環境で信頼性高く実行されるようにします。単にスケジュール通りではありません。
Control-M対ツールレベルのオーケストレーション
エンタープライズチームは、スコープ、所有権、および本番環境で確実に実行する必要があるものに基づいてパイプラインオーケストレーターを選択します。
ツールレベルのオーケストレーションは限定されたワークフローにはうまく機能しますが、データパイプラインがプラットフォームを超えてビジネスクリティカルになると、集中オーケストレーションが必要です。
以下の表は、これらの違いが実際にどのように現れるかを要約しています。
| 次元 | ツールレベルのオーケストレーション (Airflow, Prefect, ネイティブスケジューラ) |
Control-M |
|---|---|---|
| 主な役割 | ツールまたはプラットフォーム内のワークフローをオーケストレーション | ツールまたはプラットフォーム内のワークフローをオーケストレーション |
| 最適な適合 | ローカル、単一プラットフォーム、またはチーム所有のワークフロー | ローカル、単一プラットフォーム、またはチーム所有のワークフロー |
| 依存関係の見方 | タスクおよびDAG中心で、通常は1つの環境に制限される | 実行の不整合からの遅延を軽減 |
| 運用モデル | 開発者管理 | より一貫したSLA遵守 |
| SLA管理 | 外部または手動 | ダウンタイムの低下とMTTRの減少 |
| 障害処理 | スクリプトまたはアドホック | コンプライアンスと監査準備を容易に |
| 可観測性 | タスク実行の焦点 | 運用のボトルネックを軽減し、実行を迅速化 |
| 運用オーバーヘッド | スケールとプラットフォームの広がりとともに増加 | 単一のガラスのコントロールプレーン |
SLA、ガバナンス、およびControlを備えたデータパイプラインの運用
生産の信頼性を担保するDataOpsチームのために、Control-Mはバッチ、ストリーミング、クラウドネイティブのパイプラインを変更することなく、集中型のオーケストレーションとガバナンスレイヤーを提供します。
SLA、ガバナンス、アクセス、および回復は、同じオーケストレーションレイヤーを通じて機能し、後から追加された切り離されたコントロールではなく、パイプラインはスケールとリスクが増加するにつれて予測可能に実行されます。
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SLA管理
SLAはパイプラインレベルで強制され、リスクと下流の影響を早期に可視化します。
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ガバナンスとアクセス制御
役割ベースの権限と職務の分離が、誰がパイプラインを定義、変更、および実行できるかを管理します。
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監査性とトレーサビリティ
実行と変更履歴はデフォルトでキャプチャされ、再構築なしでトレーサビリティを可能にします。
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失敗の回復
失敗は事前定義された回復経路に従い、アドホックな修正と運用リスクを削減します。
既存のプラットフォーム間での調整
Control-Mは、プラグインやAPIを使用して、プラットフォーム間でジョブ、トリガー、および依存関係を調整するために既存の環境に統合されます。チームが作業の実行方法や場所を変更する必要はありません。
一般的に調整されるプラットフォームには:
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CI/CDおよびDevOps:
Jenkins、Azure DevOps、GitHub Actions
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データプラットフォームおよびツール:
Apache Airflow、Databricks、Informatica
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クラウドおよびサーバーレス:
AWS（Lambdaを含む）、Azure Functions、Google Cloud
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データベースおよびエンタープライズアプリ:
Oracle、SQL Server、SAP
Control-Mが設計されている人々
Control-Mは、データパイプラインを信頼性高くスケールで実行する責任を持つDataOpsおよび運用チーム向けに設計されています。孤立したワークフローでの実験には向いていません。
Control-Mは次のようなチームに最適です:
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ハイブリッドまたはマルチクラウド環境でパイプラインを運用する
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ビジネスクリティカルなワークフローを所有し、実際のSLAに影響を与える
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チームとプラットフォーム間の明確な運用所有権を必要とする
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生産環境のスケールと複雑さの増大を管理している
まとめ: データパイプラインが基盤となる組織にとって、Control-Mは自信を持って運用するために必要な構造を提供します。
Control-Mデモを順を追って実施:
なぜチームはデータパイプラインオーケストレーションのためにControl-Mを選ぶのか
It gives us the ability to have end-to-end workflows, no matter where they're running
Control-M has also helped to make it easier to create, integrate, and automate data pipelines across on-premises and cloud technologies. It's due to the ability to orchestrate between workflows that are running in the cloud and workflows that are running on-prem. It gives us the ability to have end-to-end workflows, no matter where they're running.
Richard Meyer
We have had a very good run with Control-M. I love it
With the move to big data and especially with our AWS Cloud presence, we have a data lake. We are in discussions with the analytics teams about how they can utilize Control-M in the cloud for analytics, big data, etc.
Transportation company
We use Control-M to provide business services to our customers
In our business, automation is used for many things and we use a lot of the Control-M modules. For example, we connect to SAP, with databases, Hadoop, MFT, Informatica, and other technologies.
Raul Galicia
企業がControl-Mでデータパイプラインを実行する方法
グローバルデジタル注文と分析の実行
Dominoのピザは、Control-Mを使用して3,000以上のデータパイプラインをオーケストレーションし、90のグローバル市場で20,000以上の店舗にわたるデジタル注文と分析をサポートし、複雑なワークフローとサービスレベル要件をスケールで管理しています。
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ワークフローの失敗を20％から0.5％に削減
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エンタープライズデータパイプラインの管理を向上させる
Control-Mがあなたのアーキテクチャにどのようにフィットするかを確認してください
データパイプラインの管理がスケールするにつれて難しくなっている場合、あなたは一人ではありません。Control-Mが依存関係からSLAまで、すべてをオーケストレーションする方法を評価してください。これにより、パイプラインは信頼性が高く、時間通りに実行されます。
