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Control-M + Amazon SageMaker
Tu flujo de trabajo de Amazon SageMaker comienza antes de que se ejecute una pipeline de SageMaker — y puede fallar cuando algo aguas arriba falla. Un conjunto de datos de entrenamiento de Amazon S3 que llega tarde o incompleto. Un trabajo de transformación de AWS Glue que pierde su ventana de procesamiento. Control-M orquesta toda la cadena: llegada de datos Amazon S3, transformación de AWS Glue, ejecución de pipelines SageMaker y entrega de análisis aguas abajo.
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.
UPSTREAM DATA
Tus datos de entrenamiento S3 están retrasados. SageMaker no debe empezar.
Control-M holds the SageMaker pipeline behind the required upstream dependencies and releases execution only when those conditions are satisfied. The ML workflow stays coordinated with the data pipeline instead of starting from an independent schedule.
PIPELINE FAILURE
Tu pipeline de SageMaker falló. El flujo de trabajo aguas abajo está esperando.
Control-M monitors SageMaker pipeline status, results, and output, then applies workflow logic when execution fails. Downstream dependencies remain controlled while operators get the execution context needed to recover the pipeline without blindly advancing the workflow.
RETRY CONTROL
Se detuvo una tubería de SageMaker. te necesito un reintento controlado.
Control-M can retry a previous SageMaker pipeline execution using its Pipeline Execution ARN, with configurable status polling and failure tolerance. Recovery stays inside the orchestrated workflow instead of depending on an operator manually restarting execution in AWS.
CROSS-TOOL DEPENDENCIES
Tu trabajo con pegamento AWS terminado. SageMaker tiene que ejecutarse después.
Control-M places AWS Glue processing and SageMaker execution in the same end-to-end workflow, using dependencies to coordinate the handoff. Teams can manage the sequence across services without maintaining separate schedules or custom cross-platform trigger logic.
SLA RISK
El entrenamiento está en marcha. Tu traspaso analítico de las 7:00 de la mañana está en riesgo.
Control-M attaches SLA management to the SageMaker job and tracks it within the broader production workflow. Teams gain visibility into timing risk before the downstream delivery window is missed, rather than discovering the delay after consumers are already waiting.
Control-M + Amazon SageMaker
Control-M + Amazon SageMaker
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workload.types |
SageMaker Pipelines · pipeline execution · parameterized pipeline runs · pipeline execution retry · ML training workflows · model processing workflows |
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trigger.type |
time schedule · upstream job completion · file arrival · API-driven execution · Control-M dependency · business calendar · resource availability |
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cross_tool.deps |
Amazon S3 data arrival · AWS Glue job · Apache Airflow DAG · AWS Step Functions workflow · file transfer completion · database job · downstream analytics handoff |
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cloud.platforms |
AWS · Amazon SageMaker regional endpoints · Control-M SaaS · Control-M self-managed |
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error_handling |
pipeline execution retry · Pipeline Execution ARN · status polling frequency · failure tolerance · dependency-based cascade prevention · job status monitoring · workflow recovery |
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throughput |
Up to 50 SageMaker jobs simultaneously per Agent (recommended guideline) · parallel pipeline execution · resource pools · scheduling controls · scalable enterprise workflow coordination |
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observability |
job status · pipeline results · job output · SLA jobs · end-to-end workflow monitoring · dependency visibility · execution history |
Orquestación de extremo a extremo
Un flujo de trabajo de producción. Todas las herramientas de la pila.
Control-M orquesta flujos de trabajo en Amazon SageMaker, Amazon S3, AWS Glue, Airflow, AWS Step Functions, transferencias de archivos y servicios de análisis en un solo flujo de trabajo — con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.
- Dependencia entre herramientas: AWS Glue → pipeline de Amazon SageMaker → salida del modelo → transferencia de análisis
- Disparadores conscientes de datos: llegada de archivos S3, evento de la API, finalización de trabajos aguas arriba, resultado de la tubería
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Amazon SageMaker |
execute pipelines · pass pipeline parameters · retry pipeline execution · monitor status and output · attach SLA jobs |
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Amazon S3 |
coordinate data arrival · gate downstream processing · sequence training-data dependencies |
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AWS Glue |
orchestrate data preparation · monitor job completion · trigger downstream ML workflows Apache Airflow → trigger DAGs · monitor execution · coordinate DAG dependencies with enterprise workflows |
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AWS Step Functions |
execute workflows · monitor status · coordinate application and ML dependencies |
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File Transfer |
coordinate file delivery · gate pipeline execution · connect external data sources |
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Analytics Services |
coordinate downstream delivery · sequence model outputs · protect reporting dependencies |
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 está 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 data pipelines
- Python operators, sensors, and task dependencies
- Execution graph 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 even starts
- Existing DAGs don’t need to be rewritten or migrated
supervisa Pipelines
Supervisa la ejecución de SageMaker en toda la cadena de datos
SageMaker muestra lo que ocurre dentro de tu entorno de ML; Las dependencias de producción a menudo se extienden mucho más allá de ella. Control-M supervisa el estado, resultados y resultados de SageMaker junto con los trabajos que suministran y consumen sus datos, ofreciendo a los equipos una visión operativa de:
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Estado de ejecución de la tubería SageMaker
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Resultados y producción laboral
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Dependencias aguas arriba y aguas abajo
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Estado del flujo de trabajo de extremo a extremo
GARANTÍA DE LA SLA
Mantén los Pipelines de SageMaker alineados con los SLA de entrega
Una ejecución exitosa de SageMaker puede llegar tarde al proceso de negocio que depende de ella. Control-M añade gestión de SLA a los trabajos de SageMaker y coordina los tiempos a lo largo del flujo de trabajo circundante, ayudando a los equipos a identificar y gestiona el riesgo de entrega en todo lo de:
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Seguimiento SLA de extremo a extremo
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Temporización de dependencias multiplataforma
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Estado y resultados del oleoducto
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Coordinación de entrega aguas abajo
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.
