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Control-M + Funciones GCP
Tu flujo de trabajo de GCP Functions comienza antes de que se ejecute una invocación HTTP — y puede fallar cuando algo aguas arriba falla. Un objeto de Google Cloud Storage llega tarde. Un trabajo de GCP Dataflow pierde su ventana de procesamiento. Control-M orquesta toda la cadena: llegada de Google Cloud Storage, procesamiento de GCP Dataflow, ejecución de GCP Functions y entrega downstream.
Problemas comunes de flujo de trabajo
¿Esto suena a tu semana?
DEPENDENCIA DE LA UPSTREAM
Tu trabajo de Dataflow terminó tarde. La función sigue sin poder ejecutarse de forma segura.
Control-M rastrea el trabajo de flujo de datos GCP ascendente como una dependencia explícita y libera el trabajo de GCP Functions solo cuando su requisito previo se completa con éxito — manteniendo el orden de ejecución determinista en lugar de depender de horarios desconectados o intervenciones manuales.
FALLO EN LA INVOCACIÓN
Se invocó la función. La producción está esperando el resultado.
Control-M consulta el estado del trabajo de las Funciones GCP a una frecuencia configurable, aplica tolerancia a fallos y refleja el estado resultante del trabajo en el flujo de trabajo más amplio — impidiendo que continúen los pasos de producción dependientes tras una invocación fallida.
FALLO DE AUTENTICACIÓN
Llega un cambio de IAM. Tu invocación de función a las 2 de la mañana se detiene en seco.
Control-M utiliza un perfil de conexión gestionado de Funciones GCP con autenticación de Cuenta de Servicio o IAM. Las credenciales pueden recuperarse a través de una bóveda externa, separando la lógica de orquestación de los secretos y facilitando aislar operativos fallos de autenticación.
RETRASO EN LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS
La función falló. Ahora tres equipos son buscando contexto.
Control-M puede recuperar los registros de GCP Functions en la salida del trabajo mientras expone el estado, los resultados y las dependencias del flujo de trabajo en la misma vista operativa, proporcionando a los respondedores contexto de ejecución sin tener que reconstruir la secuencia de extremo a extremo en consolas separadas.
RIESGO DE SLA
La función tuvo éxito a las 05:42. El plazo de trabajo seguía retrasado.
Control-M adjunta el trabajo de Funciones GCP al SLA de servicio de extremo a extremo en lugar de tratar el éxito de la función como la línea de meta. Los equipos pueden Ve su contribución al flujo de trabajo más amplio y responder antes de que la entrega posterior no alcance su objetivo.
Control-M + Funciones GCP
Control-M + Funciones GCP
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Capacidades de API y automatización |
Trabajo: GCP Funciones · API de automatización API REST · API de automatización CLI · Definiciones de trabajos JSON · Parámetros URL · Parámetros del cuerpo JSON · API de Funciones en la Nube V1 · API de Funciones en la Nube V2 |
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Modelos de despliegue y flexibilidad de infraestructura |
Control-M SaaS · Complemento Linux Agent · Complemento Windows Agent · Perfiles de conexión centralizados · Terminales GCP Functions · Provisión de API automatizada (imagen de provisiona ctm) · Agente 9.0.21.000+ |
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Postura de seguridad |
Autenticación de la cuenta de servicio GCP · Autenticación de roles IAM · perfiles de conexión seguros · integración con bóvedas externas · claves de cuenta de servicio · control de acceso GCP (Cuenta de servicio / IAM) · Endpoint API HTTPS |
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Respuesta a incidentes y habilitación MTTR |
Encuestas de estado configurables · tolerancia a fallos · recuperación de registros de funciones · estado y salida del trabajo · control de dependencias entre flujos de trabajo · Adjunto de trabajos 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 entre GCP Functions, GCP Workflows, GCP Dataflow, BigQuery, Google Cloud Storage y GCP Composer en un solo flujo de trabajos — con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.
- Dependencia entre herramientas: Google Cloud Storage → GCP Dataflow → funciones GCP → flujos de trabajo GCP
- Disparadores conscientes de los datos: llegada de objetos de Google Cloud Storage, evento de API, finalización de GCP Dataflow, estado de salida de trabajo aguas arriba
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Funciones GCP |
invocación de función · Parámetros de URL/cuerpo · API V1/V2 · sondeo de estado · recuperación de registros |
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Flujos de trabajo GCP |
ejecución del flujo de trabajo · parámetros JSON · estado de ejecución · resultados del flujo de trabajo · coordinación de dependencias |
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GCP Dataflow |
Ejecución de plantillas Classic/Flex · monitorización de trabajos · recuperación de salida · coordinación SLA |
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BigQuery |
ejecución de consultas · cargas de tabla · extractos · rutinas · dependencias de flujos de trabajo |
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Google Cloud Storage |
vigilancia de objetos · transferencia de archivos en la nube · dependencia de llegada · entrega gestionada |
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Compositor de GCP |
Ejecución DAG · parámetros · salida de tarea · Seguimiento del estado DAG |
SUPERVISA LOS FLUJOS DE TRABAJO
Ve la ejecución de GCP Functions en el contexto completo del flujo de trabajo
Google Cloud expone información de ejecución a nivel de función, pero los incidentes de producción rara vez se detienen en un límite de servicio. Control-M lleva el estado, resultados, salida y dependencias circundantes de GCP Functions a la vista de flujo de trabajo operativo para que los equipos puedan establecer rápidamente qué se ejecutó y qué espera a continuación:
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Estado de ejecución de la función
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Resultados de funciones y salida
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Dependencias aguas arriba y aguas abajo
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Visibilidad centralizada del flujo de trabajo operativo
GARANTÍA DE LA SLA
Gestiona las funciones GCP con plazos de servicio de extremo a extremo
Una invocación exitosa de funciones no demuestra que el servicio empresarial terminará a tiempo. Control-M conecta la ejecución de las funciones GCP con el SLA más amplio del servicio, proporcionando a los equipos de operaciones el contexto a nivel de flujo de trabajo necesario para identificar retrasos antes de que se están afectados a la entrega posterior:
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Seguimiento SLA de extremo a extremo
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Detección predictiva de retardos SLA
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Visibilidad de dependencias multiplataforma
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Gestión automatizada de fallos
