Dinos cómo podemos ayudarte
Ventas y precios
Habla con un representante sobre las necesidades de tu empresa
Ayuda y soporte
Consulta nuestras opciones de soporte de productos
Consultas generales y ubicaciones
Contáctanos
Control-M + AWS DataSync
Tu flujo de trabajo de AWS DataSync comienza antes de que una tarea transfiera un byte — y puede fallar cuando algo aguas arriba falla. Un trabajo de AWS Glue nunca escribe sus archivos de salida en el bucket de Amazon S3 de origen. Una tarea de replicación del AWS Database Migration Service se ejecuta más allá de su ventana de transferencia. Control-M orquesta toda la cadena: aterrizaje de datos Amazon S3, transformación AWS Glue, ejecución de AWS DataSync y entrega de Amazon FSx.
Problemas comunes de flujo de trabajo
¿Esto suena a tu semana?
No son casos extremos. Son las condiciones normales de operación para equipos que ejecutan transferencias de AWS DataSync entre varias herramientas. Así es como Control-M maneja cada uno.
PRE-TRANSFER READINESS
Se abre tu ventana de fichajes. Los archivos fuente aún no han llegado.
Control-M continuously evaluates upstream dependencies—including file arrival, extraction jobs, and validation workflows—before launching AWS DataSync. Instead of starting incomplete transfers, it automatically waits, alerts when required, and begins execution only when every prerequisite has been satisfied.
FAILED TRANSFERS
La red se recuperó. Tu tarea interrumpida de DataSync nunca se reanudó.
Control-M detects unsuccessful task completion, applies configurable retry policies, and prevents downstream workflows from executing until the transfer succeeds. Operations teams recover automatically without manually restarting jobs or reconciling partially completed workflows.
CROSS-PLATFORM WORKFLOWS
Los datos llegaron a Amazon S3. Tu procesamiento posterior nunca empezó.
Control-M captures AWS DataSync completion status, verifies successful transfer outcomes, and immediately triggers downstream workloads such as ETL jobs, analytics pipelines, database updates, or application processing without relying on custom scripts or polling.
SLA MANAGEMENT
Los traslados nocturnos se alargaron. Nadie se dio cuenta hasta que llamaron los usuarios de negocios.
Control-M tracks transfer execution against defined SLA targets, predicts potential breaches before deadlines are missed, and escalates issues through operational notifications. Teams gain time to resolve delays before they affect downstream business processes.
OPERATIONAL VISIBILITY
Cinco sistemas completaron el trabajo. Nadie sabe dónde se detuvo el flujo de trabajo actual.
Control-M provides centralized visibility across the entire workflow—from source preparation through AWS DataSync and downstream processing—with dependency mapping, execution history, and real-time status so operators can identify failures without investigating multiple consoles.
Control-M + AWS DataSync
Control-M + AWS DataSync
|
Platform & OS coverage |
AWS · Amazon EC2 · Amazon EFS · Amazon FSx · Amazon S3 · NFS · SMB · Object storage · Hybrid on-premises and cloud environments |
|
Job types supported |
AWS DataSync task execution · file transfer · data migration · data replication · storage synchronization · cloud migration workflow · post-transfer automation · scheduled batch workflows |
|
SLA monitoring & alerting |
SLA window definition · breach prediction · priority-based escalation · automated retry · email notifications · Communication Suite (Teams, Slack, Telegram, WhatsApp) · PagerDuty integration · Atlassian Jira integration |
|
Audit trail & access controls |
job execution history · role-based access control (RBAC) · centralized audit logging · execution timestamps · approval workflows · operational reporting · compliance-ready audit trail |
Orquestación de extremo a extremo
Un flujo de trabajo de producción. Todas las herramientas de la pila.
Control-M orquesta flujos de trabajo a través de AWS DataSync, Amazon S3, Amazon EFS, Amazon FSx, transferencias de archivos, aplicaciones empresariales y servicios en la nube en un solo flujo de trabajo, con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.
- Dependencia entre herramientas: extracción de datos de origen → validación → transferencia de AWS DataSync → Amazon S3 → ETL y análisis posteriores
- Disparadores conscientes de datos: llegada de archivos, evento de API, finalización de tareas aguas arriba, finalización de tareas en AWS DataSync
|
AWS DataSync |
Execute transfer tasks · monitor execution status · detect completion or failure · trigger downstream workflows |
|
Amazon S3 |
Validate file arrival · trigger processing · monitor object availability · coordinate downstream dependencies |
|
Amazon EFS |
Synchronize file systems · automate scheduled transfers · validate source availability |
|
Amazon FSx |
Coordinate storage synchronization · orchestrate migration workflows · monitor transfer completion |
|
Enterprise Applications |
Trigger exports · validate prerequisite jobs · coordinate cross-platform workflows |
|
ETL & Analytics Platforms |
Launch processing after successful transfers · prevent downstream execution on failure · manage workflow dependencies |
|
Notification & ITSM Tools |
Send SLA alerts · create incidents · escalate failed workflows · notify operations teams |
Coexistencia del flujo de aire
Control-M no reemplaza a los DAGs de flujo de aire. Corre la capa que está encima de ellos.
La objeción es común: "ya estamos en Airflow." El problema no es lo que hace Airflow, sino lo que ocurre antes y después de que funcione Airflow. Ahí es donde los Pipelines realmente fallan.
El flujo de aire gestiona su DAG. Control-M gestiona todo lo que lo rodea.
airflow handles
Orquestación a nivel DAG dentro de la tubería de datos
- DAG-level task orchestration within a data pipelines
- Python operators, sensors, and task dependencies
- Execution graphic for jobs that run inside your pipeline
- Manages retries within a single DAG context
control-m adds
La capa de coordinación alrededor de tus DAGs
- Coordination layer around DAGs - triggers Airflow based on upstream conditions: file arrivals, API events, other tool completions
- Tracks each DAG’s SLA contribution across the full end-to-end workflow, not just its own routine
- Manages failure recovery when upstream dependencies fail before Airflow ever starts
- Existing DAGs don’t need to be rewritten or migrated
SUPERVISA TRANSFERENCIAS
Supervisa las transferencias de AWS DataSync y el estado del flujo de trabajo desde un solo lugar.
AWS DataSync ofrece visibilidad a nivel de tarea, pero las operaciones empresariales van mucho más allá de las transferencias individuales. Control-M ofrece una visión operativa centralizada sobre dependencias ascendentes, ejecución de AWS DataSync y flujos de trabajo posteriores, proporcionando a los operadores una visibilidad completa de extremo a extremo con información accionable:
-
Visibilidad de flujo de trabajo de extremo a extremo
-
Estado de ejecución en tiempo real
-
Dependencias aguas arriba y aguas abajo
-
Historial de transferencias y registros de auditoría
-
Indicadores de riesgo SLA
RECUPERACIÓN AUTOMATIZADA
Mantén los flujos de trabajo de AWS DataSync en movimiento sin intervención manual.
AWS DataSync informa de los resultados de las tareas pero no orquesta la recuperación en todo el flujo de trabajo empresarial en general. Control-M detecta automáticamente fallos, aplica políticas de recuperación, protege los procesos posteriores y reanuda la orquestación cuando se son cumplen las condiciones, mejorando la resiliencia operativa mediante:
-
Políticas de reintento configurables
-
Recuperación consciente de la dependencia
-
Prevención de cascadas aguas abajo
-
Notificaciones automáticas de SLA
-
Ejecución de flujos de trabajo orientados a políticas
Documentation
Poner orden en flujos de trabajo complejos
Conoce cómo Control-M ayuda a los equipos a orquestar procesos complejos con mayor visibilidad, coordinación y control.
