Dinos cómo podemos ayudarte

Ventas y precios

Habla con un representante sobre las necesidades de tu empresa

Contacto con Ventas

Ayuda y soporte

Consulta nuestras opciones de soporte de productos

Contacto con Soporte

Consultas generales y ubicaciones

Contáctanos

Destinos populares

Usamos herramientas de IA para ayudar a que nuestro contenido esté disponible en varios idiomas. Debido a que estas traducciones son automatizadas, puede haber algunas variaciones entre la versión en inglés y las versiones traducidas. La versión en inglés de este contenido es la versión oficial. Contacta a BMC para hablar con un experto que pueda responder cualquier pregunta que tengas.

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 cargas de trabajo Kubernetes en múltiples herramientas. Así es como Control-M maneja cada uno.

POD DEPENDENCIES

El trabajo se despliega. La carga de datos aguas arriba nunca terminó.

Kubernetes successfully launches the workload, but the required upstream process is still running. Control-M evaluates cross-platform dependencies before execution, preventing premature pod launches and eliminating failures caused by missing prerequisites.

FAILURE RECOVERY

Un contenedor se estrelló a las 2:13 de la madrugada. Nadie se dio cuenta.

Control-M monitors Kubernetes job completion states and failure conditions in real time. Automated retries, escalation policies, and recovery workflows execute immediately, reducing manual intervention and shortening incident resolution times.

CROSS-PLATFORM FLOWS

AWS terminó. Kubernetes corrió. La API downstream falló.

Multi-platform workflows rarely fail inside a single tool. Control-M tracks execution across cloud services, Kubernetes clusters, APIs, databases, and file transfers, providing coordinated recovery instead of isolated troubleshooting.

SLA RISK

El despliegue tuvo éxito. La fecha límite del negocio no.

A healthy Kubernetes job does not guarantee workflow completion. Control-M tracks end-to-end SLA performance, predicts breaches before they occur, and alerts teams while remediation options are still available.

ENVIRONMENT SPRAWL

Tres agrupaciones. Dos nubes. Un incidente de producción.

Control-M provides centralized visibility across Kubernetes environments, regardless of cluster location. Teams can manage dependencies, execution history, alerts, and workflow status from a single orchestration layer.

DATOS DE INTEGRACIÓN

Control-M + Kubernetes

API and automation capabilities

Kubernetes API · REST API · event-driven automation · webhook triggers · REST job execution · infrastructure workflow orchestration

Deployment models & infrastructure flexibility

SaaS · on-premises · hybrid cloud · multi-cluster Kubernetes · containerized deployment · public cloud · private cloud

Security posture

RBAC · LDAP integration · SAML/SSO · secret management integration · encrypted-in-transit · encrypted-at-rest · audit logging

Incident response & MTTR enablement

automated retry with configurable backoff · failure-state detection · SLA breach alerting · PagerDuty integration · ServiceNow integration · automated remediation workflows

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 Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions, Terraform, servicios en la nube, APIs y transferencias de archivos en un único flujo de trabajos — con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.

  • Dependencia entre herramientas: Acciones de GitHub → Terraform → Kubernetes despliegue → validación de API
  • Disparadores conscientes de datos: llegada de archivos, evento de la API, finalización del despliegue, estado de salida de la carga de trabajo
Ver todas las integraciones

Kubernetes 

job execution · workload monitoring · completion-state tracking · failure handling

Jenkins 

 pipeline trigger · status tracking · deployment coordination

GitHub Actions 

workflow trigger · CI/CD dependency management · completion events

Terraform

infrastructure provisioning · dependency control · environment readiness

AWS 

cloud service orchestration · event coordination · workload dependencies

ServiceNow 

change approval · incident creation · workflow escalation

PagerDuty

 alert routing · on-call notification · automated escalation

Coexistencia del flujo de aire

Control-M no reemplaza tus DAGs de flujo de aire. Ejecuta 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 CARGAS DE TRABAJO

Supervisa la ejecución de Kubernetes en todas las dependencias.

Kubernetes ofrece visibilidad de la carga de trabajo dentro del clúster, pero los flujos de trabajo en producción se extienden más allá. Control-M ofrece una visión operativa centralizada a través de infraestructuras, herramientas de automatización, servicios en la nube y estados de ejecución de Kubernetes:

  • Estado de ejecución del puesto

  • Seguimiento de la finalización de pods

  • Dependencias entre herramientas

  • Historia de la duración

  • Indicadores de riesgo SLA

GARANTÍA DE LA SLA

Mantén los flujos de trabajo de Kubernetes en el calendario.

Kubernetes informa sobre el estado de la carga de trabajo, pero no gestiona los compromisos de entrega a nivel empresarial. Control-M realiza un seguimiento de la finalización de flujos de trabajo en todos los sistemas dependientes, predice riesgos SLA e inicia acciones de recuperación antes de que se cumplan sons plazos:

  • Predicción de la brecha de SLA

  • Escaladas automáticas

  • Seguimiento de plazos

  • Recuperación consciente de la dependencia

  • Alertas basadas en prioridad

Documentation
Integrating Kubernetes and Control-M

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.

Programa una consulta Comienza una demostración autoguiada