任意のテキストエディタまたはIDEを使用して、すべて自動化されたCI/CDパイプラインでジョブをコーディングします
既存のビルドツールを使用して自動化を構築します
既存のテストフレームワークを使用して自動テストを実行します
下流環境にデプロイします
Jobs-as-Codeチュートリアル
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運用タスクを実行する
ホストグループ内のエージェントの状態を確認する
ホストグループを集め、エージェントを見つけ、その状態を自動的に確認します。
エージェントなしでのスケジューリング
ジョブを実行するためにリモートホストを定義し、スケジューリングエージェントをデプロイせずに実行します。
ワークロードポリシーを操作する
高アクティビティまたはシステムメンテナンス時にワークロードのボリュームを調整するためのセルフサービス。
ユーザーの役割を変更する
責任やHRステータスの変更に基づいてユーザーまたは役割を更新します。
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CI/CDソリューションを使用してControl-Mジョブを管理する
配信パイプラインでのJobs-as-Codeの開始
Jobs-as-Codeアプローチを使用してControl-MアーティファクトをCI/CDパイプラインに埋め込みます。
Control-MアーティファクトのためのGitlab CI/CDパイプラインの例
Control-Mジョブとデプロイ記述子を含むGitlabパイプラインの運用例。
フォルダクリーンアップユーティリティ
デプロイメントがフォルダを削除するときにControl-M内のフォルダを検出し、クリーンアップするためのPythonユーティリティ。
CWCM: Control-MをDevOps CI/CDライフサイクルに統合する（ウェビナー）
Jenkinsやgitなどの一般的なツールを使用してControl-Mをソフトウェア開発ライフサイクルに統合します。
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クラウドとコンテナにControl-Mコンポーネントをインストール/構成
LambdaからのControl-Mサービス
AWSイベントによってトリガーされるLambda関数からControl-Mサービスを呼び出します。
Kubernetesポッド内のControl-Mサーバ
Control-M/ServerをKubernetesサービスとして実行します。
Kubernetesポッド内のControl-Mエージェント
水平ポッドオートスケーリングでControl-M/Agentを実行します。
ユースケース: Kubernetes DaemonSetとしてのControl-M/Agent
ジョブの送信と監視のためにKubernetes APIを使用するPythonクライアントを含む完全な例です。
Control-Mの維持とアップグレード
フィックスパックのインストール、アップグレード、およびオプションのコンポーネントのインストール。
Terraformを使用してControl-Mをプロビジョニング
AWS上にControl-M環境をTerraformでインストールします。
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IDEをControl-Mサービスと統合する
IDEおよびコードエディタの統合
さまざまなIDEやエディタ内でControl-M機能を呼び出し、コードスニペットにアクセスします。
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APIゲートウェイとControl-M Automation APIを接続する
APIゲートウェイ経由でControl-M REST APIサービスにアクセスする
APIゲートウェイを介してControl-M RESTful Webサービスにアクセスする際の考慮事項。
Apigee APIゲートウェイのクイックセットアップ
Control-M Automation APIと共に使用するためにApigeeゲートウェイを設定します。
Kong APIゲートウェイ (ウェビナー)
Control-M Automation APIをKong APIゲートウェイの背後でサービスとして提供します。
