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Control-M + Azure Batch Accounts
Tu flujo de trabajo Azure Batch comienza antes de que una tarea de cómputo se ejecute — y puede fallar cuando algo aguas arriba falla. Una entrada de Azure Blob Storage llega tarde. Una pipeline de Azure Data Factory pierde su ventana de procesamiento. Control-M orquesta toda la cadena: llegada de datos Azure Blob, transformación Azure Data Factory, ejecución por lotes Azure y entrega aguas abajo.
Problemas comunes de flujo de trabajo
¿Esto suena a tu semana?
No son casos límite. Son las condiciones normales de funcionamiento para equipos que ejecutan cargas de trabajo Azure Batch en varias herramientas. Así es como Control-M gestiona cada uno.
LLEGADA DE DATOS
El Blob llegó tarde. Tu cómputo por lotes comenzó sin su entrada.
Control-M coordina el flujo de trabajo de archivos aguas arriba con la ejecución por lote de Azure, liberando el paso de cómputo solo después de completar las dependencias requeridas. La tarea por lotes comienza en secuencia en lugar de depender de un calendario temporal aislado.
FALLO TRANSITORIO
Azure devolvió HTTP 429. Tu cadena de cómputo nocturna se acaba de estancar.
Control-M puede Detecta códigos de respuesta HTTP configurados, incluido 429 por defecto, y volver a ejecutar el paso de ejecución usando intervalos configurables y conteos de intentos. La limitación transitoria de Azure se está gestionada sistemáticamente en lugar de convertirse en un incidente inmediato del operador.
CONTROL EN TIEMPO DE EJECUCIÓN
La tarea del lote está en marcha. Tu ventana de entrega está desapareciendo.
Control-M soporta el proceso configurable de sondeo máximo de tiempo de pared y estado para trabajos de Azure Batch Accounts, mientras que la monitorización SLA a nivel de flujo de trabajo expone riesgos de programa. Los equipos pueden identificar el cálculo descontrolado antes de que comprometa la entrega posterior.
RECUPERACIÓN DE FALLOS
Una tarea de cómputo falló a las 2:13 de la madrugada. Los trabajos aguas abajo son esperando.
Control-M monitoriza el estado de Azure Batch y soporta reintentos configurables de tareas fallidas mientras mantiene el control de dependencias sobre trabajos posteriores. La salida de la tarea puede añadirse directamente a la salida de Control-M, dando a los operadores un contexto accionable de fallo sin necesidad de unir consolas separadas.
PRESIÓN DE ESCALA
La ventana por lotes se dispara. Decenas de trabajos de cómputo necesitan ejecución coordinada.
Control-M integra trabajos por lotes de Azure en un único entorno de planificación con dependencias, pools de recursos, recursos bloqueados y planificación avanzada. Soporta hasta 100 trabajos simultáneos de cuentas por lotes de Azure por agente, ayudando a los equipos a coordinar computación de alto volumen de forma predecible.
Control-M + Azure Batch Accounts
Control-M + Azure Batch Accounts
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Capacidades de API y automatización |
API de automatización Control-M · Cuentas por lotes de Job:Azure · perfiles de conexión · ejecución en línea de comandos de tarea · sondeo de estado configurable · captura de registros de trabajo · programación avanzada · variables |
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Modelos de despliegue y flexibilidad de infraestructura |
Control-M SaaS · Linux Agent · Windows Agent · Endpoints Azure Batch · perfiles de conexión centralizados · perfiles de conexión locales · Identidad gestionada de Azure VM |
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Postura de seguridad |
Microsoft Entra ID · autenticación del principal de servicio · autenticación de identidad gestionada · Azure RBAC · perfiles de conexión seguros · soporte para bóvedas externas · protección contra secretos del cliente |
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Respuesta a incidentes y habilitación MTTR |
Reejecuciones en código HTTP · intervalo de reejecución configurable · intentos de reejecución configurables · reintento de tarea fallida · tiempo máximo de reloj de pared · monitorización del estado de la tarea · captura STDOUT · Monitorización SLA |
Orquestación de extremo a extremo
Un solo flujo de trabajo de producción. Todas las herramientas de la pila.
Control-M orquesta flujos de trabajo a través de Azure Batch Accounts, Azure Blob Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks, transferencias de archivos y servicios en la nube en un único flujo de trabajos — con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.
- Cross-tool dependency: Azure Blob Storage → Azure Data Factory → Azure Batch → analytics handoff
- Disparadores conscientes de los datos: llegada de archivos, evento de la API, finalización de tareas aguas arriba, finalización de transferencia
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Azure Batch Accounts |
ejecución de tareas · monitorización de estado · reintento de tarea · límites de reloj de pared · captura de registros |
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Azure Blob Storage |
dependencia de llegada de archivos · transferencia de entrada · entrega de salida |
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Azure Data Factory |
orquestación de pipeline · dependencia de completación · traspaso aguas abajo |
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Azure Databricks |
orquestación de trabajos · coordinación de dependencias · transferencia de cálculo |
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Control-M MFT |
Transferencia gestionada de archivos · dependencia de llegada · confirmación de entrega |
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APIs REST |
invocación de servicios · dependencias impulsadas por API · traspasos de flujo de trabajo |
SUPERVISA COMPUTE
Supervisa la ejecución de Azure Batch más allá de la cuenta Batch.
Azure Batch expone trabajos y tareas dentro de su propio límite de cómputo, pero los flujos de trabajo de producción suelen comenzar y terminar en otro lugar. Control-M proporciona visibilidad centralizada de la ejecución por lotes y dependencias circundantes, de modo que los equipos de plataforma pueden supervisar toda la cadena operativa:
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Azure Batch job status
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Salida y resultados de la tarea
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Dependencias de flujos de trabajo multiplataforma
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Visibilidad de ejecución y tiempo de ejecución0
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Indicadores de riesgo SLA
GARANTÍA DE LA SLA
Mantén el cálculo por lotes de Azure dentro de la ventana de entrega.
Una tarea por lotes puede ejecutarse correctamente y aun así terminar demasiado tarde para el proceso de negocio que soporta. Control-M conecta la ejecución por lotes de Azure con la gestión SLA a nivel de flujo de trabajo, ayudando a los equipos a Detecta programa riesgos y a controlar la recuperación antes de que se son incumplan los plazos posteriores:
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Monitorización SLA a nivel de flujo de trabajo
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Controles máximos de ejecución
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Reintentos de tareas configurables
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Ejecución consciente de dependencias
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Visibilidad centralizada de fallos
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.
