ポイント: データオプスのオーケストレーションはワークフローを自動化し、データ提供と意思決定を強化します。Control-Mはハイブリッドクラウド環境でのオーケストレーションを簡素化し、統合の複雑さに対処します。
- Control-Mはさまざまな要素にわたるデータパイプラインの自動化を合理化します。
- 効果的なオーケストレーションには、組み込みコネクタと自己修復機能が必要です。
Control-Mはデータオプスを簡素化できます。なぜなら、データパイプラインのすべての要素を自動化し、機能するからです。これは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境にとって基盤となるエンタープライズワークフローオーケストレーションプラットフォームです。
データオプス のオーケストレーションは、ソース、システム、宛先間のデータワークフローの自動的な調整であり、遅延を排除し、スケールで信頼できるデータを提供します。オーケストレーションがなければ、 データオプス の取り組みは統合の複雑さのために停滞し、組織は不完全な情報に基づいて作業をすることになります。オーケストレーションの自動化は、複雑さを軽減し、意思決定を加速し、 データオプス を単なる プロセス の願望から運用現実に変えます。
なぜ データオプス の取り組みがオーケストレーションなしでは苦しむのか？
データオプス はデータ駆動型企業になるための道をスムーズにすることを目的としていますが、重要な障害が 残っています。IDCの InfoBrief によると、BMCが後援した研究で、 データオプスの専門家は、分析と意思決定をサポートするために必要なデータの平均58パーセントしか利用できないと報告しています。他の42パーセントが意図された通りに考慮されれば、意思決定はどれほど良くなるでしょうか？ そして、どれほどのビジネス価値が創出されるでしょうか？
なぜ組織はすでに持っているデータを必要な場所に、必要なときに得られないのでしょうか？ほとんどの場合、答えは複雑さに帰着します。（私の同僚Basil 以前のブログ では、 データオプスが重要である理由を紹介しました。このブログはそれを実現するために必要なことに焦点を当てています。）
組織は今、以前よりも多くのデータソースと、それに伴う技術基盤に依存しています。データを取得、処理、分析、コミュニケーションし、保存するためのデータソース、データ消費者、宛先（クラウド、オンプレミス、モバイルデバイス、その他のエンドポイント）が増えるにつれて、単一のワークロードを作成、管理、品質保証する複雑さが指数関数的に増加します。 IDCの InfoBrief は、統合の複雑さが DataOps とデータパイプラインオーケストレーションを運用化し、スケーリングする際の主要な障害であることを特定しました。他の障害には、データオーケストレーションの課題を解決するための内部スキルと時間の不足、利用可能なツールの使用の難しさが含まれます。複雑なワークロードの場合、これは、組織がデータフローの計画、スケジューリング、実行、監視を完全に自動化できないことを意味します。ギャップが形成され、遅延が続き、不完全または古いデータに基づいて意思決定が行われます。
オーケストレーションはどのように データオプス の複雑さを解決しますか？
オーケストレーション、特にオーケストレーションの自動化は、複雑さを軽減し、スケーラビリティを可能にするために不可欠であり、スクリプトや手作業の回避策では実現できません。プロセスへの可視性、自己修復能力、ユーザーフレンドリーなツールによって、複雑な環境でも管理可能になります。 IDCはその InfoBrief で次のように述べています：「アプリケーション、分析、データパイプライン全体で一貫したオーケストレーションプラットフォームを使用することで、エンドツーエンドのビジネスプロセスの実行が加速し、完了までの時間が改善されます。」
効果的な データオプス オーケストレーションにはどのような機能が必要ですか？
データパイプラインのオーケストレーションを達成するために必要な最も重要な機能には、次が含まれます：
- 幅広いデータソースや環境に対する組み込みコネクタと統合サポート
- ワークフローの自動化をデプロイメントパイプラインに直接組み込むためのコードとしてのアプローチ
- 多様な技術スタック全体でのワークフローの可視性
- 問題の特定と修正のためのネイティブ機能、失敗が下流に連鎖する前にキャッチし、解決します
特定の製品、開発環境、またはハイパースケールプラットフォームに特化したツールは、これらの機能の一部を提供するかもしれませんが、通常は すべてのシステム をカバーすることはできません。 これが 多くの データオプス専門家が、ツールの複雑さが進捗を妨げると報告する主な理由です。
Control-Mはどのように データオプスのオーケストレーションをスケールで可能にしますか？
Control-M は データオプスのオーケストレーションを簡素化します。なぜなら、データパイプラインのすべての要素を自動化し、抽出、変換、ロード（ETL）、ファイル転送、下流のワークフローを含むからです。Control-Mはデータパイプラインのオーケストレーションを特にサポートしています。
- Control-Mは 複数のファイル転送システムやスケジューラを使用する必要を排除します
- Control-Mは自動的にソースとシステム間の依存関係を管理し、遅延が下流のジョブの失敗にエスカレートするのを防ぐための品質チェックと通知を提供します
Control-Mのユーザーは、直接的な実際の影響を説明します。ある医療会社の専門家は次のように説明しました。「Control-Mは、オンプレミスとクラウド技術全体でデータパイプラインを作成、統合、自動化しやすくするのに役立ちました。」 その理由は、クラウドで実行されているワークフローとオンプレミスで実行されているワークフローの間でオーケストレーションができる能力にあります。どこで実行されていても、エンドツーエンドのワークフローを持つことができます。」 Railinc は、Control-Mが解決する依存関係管理の課題を次のように説明しました。「データを取り込み、統合する順序が重要です。Control-Mのようなツールなしで相互依存関係をオーケストレーションしなければならなかった場合、多くのカスタム作業や管理が必要になったでしょう。Control-Mは、アプリケーションが必要なすべてのデータを持っていることを確認します。」 Railincのケーススタディの詳細はこちら。 IDCの InfoBrief は、 データオプス のオーケストレーションに優れた組織が、そうでない組織を複数の次元で上回ることを発見しました。これには、コンプライアンス、意思決定の速度、イノベーションの時間、コスト削減が含まれます。 あなたも同様の結果をオーケストレーションできますか？業界のリーディング組織が複雑さを軽減し、SLAを満たし、ハイブリッド環境全体でデータパイプラインを信頼性高くスケールさせるために使用しているデータオプスワークフローオーケストレーションプラットフォームを探ってみてください。
よくある質問
データオプスオーケストレーションとは何ですか？ データオプス オーケストレーションは、複数のソース、システム、宛先にわたるデータワークフローの自動調整と管理です。データがパイプラインを通じて信頼性を持って移動し、デリバリーまで手動の介入なしで行われることを保証し、遅延を減少させ、スケールでデータ品質を改善します。 データオプスオーケストレーションは基本的なジョブスケジューリングとどのように異なりますか？ ジョブスケジューリングは、設定した時間に個々のタスクをトリガーします。 データオプス オーケストレーションは、エンドツーエンドのワークフロー全体を管理します。タスク間の依存関係を調整し、失敗を処理し、品質を監視し、データパイプライン全体で適応します。オーケストレーションは継続的かつ条件付きであり、スケジューリングは時点に依存しています。 なぜ統合の複雑さがデータオプスをスケーリングする上での最大の障害なのですか？ 現代のデータ環境は、何十ものソース、クラウドおよびオンプレミスシステム、多様なエンドポイントにわたります。その風景全体で依存関係、スケジュール、品質チェックを手動で管理することはスケールしません。統合の複雑さは、新しいソースが追加されるたびに複雑化し、データオプスを運用化するための唯一の実行可能な道を自動化します。 データオプスオーケストレーションの改善はビジネスにどのような影響がありますか？ BMCが後援するIDCの研究によると、 データオプス オーケストレーションに優れた組織は、そうでない組織に比べて測定可能な利点を得ています。これには、コンプライアンスの改善、意思決定の速度、イノベーションの時間、コスト削減が含まれます。 組織はデータオプスオーケストレーションプラットフォームで何を探すべきですか？ 主要な機能には、多様なデータソースを横断する広範なコネクタサポート、CI/CD統合のためのコードとしてのワークフロー自動化アプローチ、エンドツーエンドのパイプラインの可視性、エラー回復のためのネイティブの自己修復機能が含まれます。ワークフロー内のすべてのシステムをカバーする単一のプラットフォームが、ほとんどの データオプス チームが主要な障害として挙げるツールの複雑さを軽減するために重要です。 この投稿に表現された見解や意見は著者のものであり、必ずしもBMCの公式な立場を反映しているわけではありません。
これらの投稿は私自身のものであり、必ずしもBMCの立場、戦略、または意見を代表するものではありません。