Ejecución lista para IA con Control-M y AWS

¿Qué es la orquestación de flujos de trabajo con IA en AWS?

La orquestación de flujos de trabajo de IA en AWS está ejecutando modelos de IA, agentes y los data Pipelines que los alimentan como un proceso de producción gobernado.

Con Control-M, coordina los agentes de Amazon Bedrock, los modelos Amazon SageMaker, los servicios de datos de AWS, las aplicaciones y las transferencias de archivos en un único flujo de trabajo. Control-M rastrea las dependencias entre pasos, gestiona los acuerdos de nivel de servicio (SLAs) y mantiene una sola prueba de auditoría en cada ejecución.

Teams Ve todo el proceso para saber si el resultado empresarial está en marcha, antes de que ocurra un retraso. Cuando un proceso se extiende más allá de AWS, el mismo flujo de trabajo lo lleva a través de tu entorno híbrido.

Donde las iniciativas de IA se estancan

Para la mayoría de las empresas que ejecutan IA en entornos híbridos que incluyen AWS, la limitación no están ni la calidad del modelo ni la cobertura de automatización. Están la ausencia de una explicación fiable de lo que ocurre entre sistemas. Una pipeline termina tarde, un agente actúa sobre lo que produjo y el trabajo posterior se ejecuta con datos incompletos. Cuando alguien conecta esos eventos, el proceso empresarial ya ha perdido su ventana. Ningún sistema ha fallado, lo que es una de las razones por las que el problema pasó desapercibido.

La adopción de agentes agrava el problema. Los equipos despliegan agentes Amazon Bedrock, agentes personalizados y agentes basados en frameworks en cuentas y unidades de negocio AWS separadas. Cada uno tiene su propio disparador, y pocos comparten una ruta de aprobación, política de ejecución o registro de auditoría. Cada paso de agente añade otra ruta de ejecución de la que depende el negocio. Como ningún equipo tiene una visión completa de cómo se conectan esos caminos, un paso estancado suele aparecer por un informe faltante en lugar de una alerta.

Lo que Control-M orquesta en AWS

Más allá de AWS, Control-M se integra con Snowflake y Databricks, por lo que los Pipelines que cruzan los límites de la plataforma permanecen dentro de un único flujo de trabajo.

Cómo las empresas orquestan la IA con Control-M

Orquestación impulsada por IA

La IA hace que Control-M sea más intuitivo, inteligente y productivo para cada usuario.

• Opera Control-M desde agentes y asistentes de IA
  El servidor Control-M Model Context Protocol (MCP) ofrece a los agentes y asistentes de IA una interfaz segura y basada en estándares para Control-M. Más allá de comprobar el estado del flujo de trabajo e investigar fallos, los agentes pueden realizar acciones operativas, como activar tareas, bajo las autorizaciones de usuario y rol ya existentes.
  
  
• Poner la IA en marcha a lo largo de todo el ciclo de vida del flujo de trabajo
  Control-M desarrolla sus propias capacidades de IA en Amazon Bedrock. Jett, el asesor de IA de Control-M, ayuda a los equipos a entender los flujos de trabajo y a resolver problemas con lo que se ejecutó. Las capacidades de Control-M AI Pilot, incluyendo AI Workflow Creator, ayudan a los equipos a construir, analizar y optimizar flujos de trabajo. Juntos, aportan inteligencia a cada etapa del ciclo de vida del flujo de trabajo, para que cualquier miembro del equipo pueda entender, construir y analizar flujos de trabajo.
  
  BMC utiliza Amazon Bedrock por su flexibilidad, seguridad y amplio soporte para modelos de cimentación.

Orquestar IA en producción

Control-M integra modelos y agentes de IA en flujos de trabajo listos para producción y regula la ejecución.

• Ejecutar agentes de IA como pasos del flujo de trabajo
  Control-M ejecuta pasos de agente Amazon Bedrock dentro de flujos de trabajo de producción que ya contienen SLAs, puntos de control de aprobación y requisitos de auditoría. Un agente que opera sobre datos de producción requiere los mismos controles que cualquier otro paso de producción, por lo que cada paso de agente lleva una dependencia, una política de reintentos y un registro de su ejecución.
  
  
• Entregar datos completos a modelos y paneles
  Control-M coordina la ingestión, transformación y entrega a través de Amazon S3, AWS Glue, AWS Glue DataBrew, Amazon Redshift, Snowflake, Databricks y Amazon SageMaker como un solo flujo de trabajo con un conjunto de dependencias. Los resultados de analítica y IA solo son tan fiables como los Pipelines que los alimentan.
  
  Cuando un archivo fuente llega tarde, Control-M ya ha identificado qué pasos aguas abajo estaban esperando y qué SLA está en riesgo. La Dirección SLA de Control-M informa de la exposición mientras aún está tiempo para responder.
  
  
• Define flujos de trabajo híbridos una vez
  Control-M define un flujo de trabajo que abarca una transferencia de archivos de socio, un trabajo ERP y un servicio en la nube como un solo proceso, gestionado por un solo equipo y registrado en una sola auditoría. Los procesos empresariales rara vez se alinean con esos límites. Llega un archivo de un socio, un trabajo ERP lo publica, un servicio en la nube lo transforma y se están entregado un informe a un usuario empresarial que no tiene visibilidad sobre los sistemas implicados.
  
  Dónde se ejecuta un paso no cambia cómo lo gestiona Control-M. La transferencia gestionada de archivos se ejecuta dentro del mismo flujo de trabajo que los pasos que dependen de él, por lo que una transferencia tardía aparece como un riesgo de SLA junto con cada paso alterno.
  
  
• Aplica controles uniformes dondequiera que se ejecuten los flujos de trabajo
  Control-M aplica las mismas políticas, autorizaciones y monitorización a cada flujo de trabajo, ya sea que se ejecute en AWS o en cualquier otro lugar de tu entorno híbrido, y ya sea que una persona, un disparador basado en tiempo, un evento o un agente lo inicie.
  
  Las Políticas de Carga de Trabajo aplican las reglas de ejecución en todas las cuentas y entornos de AWS. La autorización basada en roles y la segregación de tareas determinan quién puede Define, ejecutar y modificar los flujos de trabajo, y los puntos de control de aprobación humana mantienen los pasos sensibles hasta que alguien firme.
  
  Cada ejecución lleva un registro de lo que se ejecutó, cuándo, bajo qué autoridad y con qué resultado. Control-M registra acciones automatizadas de recuperación y reversión sobre la misma base, por lo que auditores y operadores trabajan desde un historial idéntico.