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Control-M + Azure AI Foundry
Tu flujo de trabajo en Azure AI Foundry comienza antes de que la aplicación de IA reciba su entrada — y falla cuando algo aguas arriba falla.
Problemas comunes de flujo de trabajo
¿Esto suena a tu semana?
No son casos extremos. Son las condiciones normales para los equipos que ejecutan Pipelines de IA y ML en múltiples herramientas. Así es como Control-M maneja cada uno.
PREPARACIÓN DE DATOS
El entrenamiento empieza a las 2 de la madrugada. El conjunto de datos de características nunca llegó.
Control-M espera los eventos verificados de finalización upstream, valida la entrega de archivos y la disponibilidad del conjunto de datos, y luego libera las cargas de trabajo de Azure AI Foundry. La ausencia de entradas libera alertas y controlan bloqueos, evitando ejecuciones fallidas de aplicaciones de IA y procesamiento aguas arriba desperdiciado.
FALLO DE EJECUCIÓN
La carrera de agente de IA falló a mitad de ejecución. Nadie se dio cuenta hasta la mañana.
Control-M detecta estados de ejecución fallidos de aplicaciones de IA, aplica políticas de reintento configurables, captura el contexto de error y escala a través de Slack, correo electrónico o herramientas de incidentes. Teams se recupera más rápido sin supervisar manualmente los flujos de trabajo de los agentes de IA de larga duración.
FLUJO TRANSVERSAL
Databricks terminado. Azure AI Foundry nunca recibió el handoff.
Control-M coordina dependencias entre Databricks, servicios de almacenamiento, APIs y Azure AI Foundry. La ejecución posterior comienza solo tras la validación completada, eliminando scripts frágiles, bucles de sondeo y puntos de orquestación manual.
DESPLIEGUE DEL MODELO
La aplicación de IA pasó la validación. El despliegue en producción nunca se ejecutó.
Control-M evalúa las precondiciones de despliegue, las puertas de aprobación y la preparación del entorno antes de activar los flujos de trabajo de liberación. El seguimiento automatizado de dependencias garantiza que las aplicaciones de IA validadas entren en producción sin entregas perdidas ni intervenciones manuales.
RIESGO DE SLA
Las empresas esperan predicciones para las 7 a.m. El flujo de trabajo está retrasado.
Control-M sigue continuamente el progreso del flujo de trabajo respecto a los objetivos de servicio, predice las brechas de SLA antes de que ocurran y permite una remediación proactiva. Los equipos obtén visión sobre los plazos de entrega de la IA de extremo a extremo en lugar del estado de tareas aisladas.
Datos de integración
Control-M + Azure AI Foundry
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workload.types |
Invocación de agente de IA · Ejecución de aplicaciones de IA · Desencadenante de flujo de trabajo basado en prompts · aplicación de IA orientada a eventos ejecutada · Flujo de trabajo de agentes en varios pasos · Ejecución con IA condicionada aguas arriba |
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trigger.type |
arrival de archivo (Azure Blob · ADLS) · API/webhook · Completación de Databricks · Completación de la Pipeline de Datos · Evento de aprobación de modelos · Programa temporal · Código de salida de trabajo aguas arriba |
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cross_tool.deps |
Azure Data Factory pipeline · Trabajo de Databricks · Disparador DAG de Apache Airflow · Azure Synapse workflow · Llamada a la API REST · Confirmación de entrega de archivo · Código de salida de trabajo aguas arriba |
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cloud.platforms |
Microsoft Azure · AWS · Plataforma de Google Cloud · Nube híbrida · Control-M SaaS + On-premises |
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error_handling |
Conteo de reintentos configurable · intervalo · Prevención en cascada aguas abajo · Mantenimiento automatizado del flujo de trabajo · Alerta previa a la brecha del SLA · PagerDuty · Slack |
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Rendimiento |
Inferencia por lotes de alto volumen · Orquestación de entrenamiento de modelos paralelos · procesamiento de conjuntos de datos a gran escala · Ejecución guiada por eventos |
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Observabilidad |
Registro de auditoría a nivel de puesto · Seguimiento SLA con predicción de brechas · Gráfica de linaje de dependencias · Integración Datadog/Splunk · Flujo de eventos compatible con SIEM |
Orquestación de extremo a extremo
Un flujo de trabajo de producción. Todas las herramientas de la pila.
Control-M orquesta flujos de trabajo en Azure AI Foundry, Databricks, Azure Data Factory, Azure Storage, Airflow, APIs y servicios en la nube en un solo flujo de trabajos — con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.
- Dependencia entre herramientas: Azure Data Factory → Databricks → Azure AI Foundry → validación de salida → entrega downstream
- Disparadores conscientes de los datos: llegada de archivos, evento de API, aprobación de modelo, finalización de la ejecución de agentes de IA
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Azure AI Foundry |
Formación en modelos · Ejecución de inferencia · Orquestación de despliegue · Seguimiento de estado |
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Azure Data Factory |
disparador de tubería · Gestión de dependencias · Validación de completación |
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Databricks |
Ejecución del trabajo · Orquestación en cuaderno · Monitorización del estado |
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Azure Blob Storage |
disparador de llegada del archivo · Validación de datos · Inicio de flujo de trabajo basado en eventos |
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Apache Airflow |
Disparador DAG · Seguimiento de estado · Coordinación SLA |
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MLflow |
Coordinación del ciclo de vida del modelo · Flujos de trabajo de aprobación · Validación de artefactos |
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APIs REST |
desencadenante de evento · Integración del sistema · Automatización de flujos de trabajo |
SUPERVISA LOS FLUJOS DE TRABAJO
Supervisa la ejecución de Azure AI en toda la pipeline.
Azure AI Foundry proporciona visibilidad de la carga de trabajo, pero no una visibilidad operativa completa entre dependencias ascendentes y descendentes. Control-M ofrece una monitorización centralizada a lo largo de todo el ciclo de vida del flujo de trabajo, ayudando a los equipos a identificar riesgos antes de que afecten a la entrega:
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Estado del puesto de formación
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Seguimiento del historial en tiempo de ejecución
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Visibilidad de dependencias
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Indicadores de riesgo SLA
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Panel operativo centralizado
GARANTÍA DE LA SLA
Mantén los compromisos de entrega de IA en el calendario.
Los flujos de trabajo de IA a menudo abarcan varios sistemas sin una vista SLA compartida. Control-M rastrea las dependencias, predice retrasos y automatiza las acciones de recuperación para que los equipos entreguen modelos, predicciones y servicios de IA de forma constante a tiempo:
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Predicción de la brecha de SLA
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Rutas de escalada automatizadas
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Recuperación consciente de la dependencia
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Políticas de reintento configurables
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Políticas de reintento configurables
Documentación
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.
