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Problemas comunes de flujo de trabajo

¿Esto suena a tu semana?

No son casos límite. Son las condiciones normales de operación para equipos que ejecutan Pipelines de Ciencia de Datos OCI en múltiples herramientas. Así es como Control-M gestiona cada uno.

PREPARACIÓN DE DATOS

Tu conjunto de datos de Object Storage está retrasado. El trabajo de formación está programado de todas formas.

Control-M hace que el trabajo de Ciencia de Datos OCI dependa de un procesamiento upstream exitoso en lugar de un calendario aislado. El trabajo comienza solo después de que se completa el flujo de trabajo de datos requerido, evitando que un conjunto de datos incompleto se propague al entrenamiento del modelo.

FALLO DEL OLEODUCTO

Tu ejecución de la tubería falló de la noche a la mañana. El procesamiento aguas abajo está esperando.

Control-M monitoriza la ejecución de Ciencia de Datos OCI, detecta su estado de finalización y mantiene el trabajo dependiente cuando la ejecución falla. El sondeo de estado configurable y la tolerancia a fallos controlan cómo se está monitorizada la ejecución, evitando que un paso fallido de ML se traslade aguas abajo.

DESPLIEGUE DEL MODELO

El entrenamiento terminó a las 2:00 de la madrugada. El despliegue del modelo aún necesita un traspaso.

Control-M conecta la finalización exitosa aguas arriba directamente con la siguiente acción de Ciencia de Datos OCI, incluyendo la creación de un endpoint de despliegue de modelo. La formación y el despliegue se convierten en etapas dependientes en un flujo de trabajo programado, eliminando el disparador manual entre ambos.

RIESGO DE SLA

El trabajo está en marcha. Se está acercando la fecha límite de la puntuación de la mañana

Control-M rastrea el trabajo de Ciencia de Datos de OCI dentro de todo su flujo de trabajo de producción y aplica la gestión SLA en los pasos dependientes. Los equipos pueden Ve cuando los retrasos amenazan el tiempo de entrega requerido e intervenir antes de que los consumidores posteriores pierdan su ventana.

DEPENDENCIAS ENTRE HERRAMIENTAS

Integración de datos OCI terminada. Tu trabajo en Ciencia de Datos no ha empezado.

Control-M coordina la Integración de Datos OCI y la Ciencia de Datos OCI en el mismo flujo de trabajo, utilizando dependencias de finalización en lugar de horarios desconectados. El trabajo de Ciencia de Datos comienza después de que se completa la tarea ETL requerida, eliminando las brechas temporales entre servicios.

DATOS DE INTEGRACIÓN

Control-M + OCI Ciencia de Datos

workload.types

ejecuciones de trabajos · ejecuciones de pipeline · endpoints de despliegue de modelos · sesiones de notebook

trigger.type

programa temporal · Finalización de trabajos aguas arriba · Llegada de archivos · Dependencia Control-M · Ejecución impulsada por API

cross_tool.deps

Tareas de integración de datos OCI · Ejecución de flujo de datos OCI · Entrega de almacenamiento de objetos · DAG Airflow · transferencia de archivos · llamada API REST

cloud.platforms

Infraestructura Oracle Cloud · Ciencia de Datos OCI · Integración de Datos OCI · Flujo de Datos OCI · Almacenamiento de Objetos OCI

error_handling

encuestas de estado · tolerancia a fallos · prevención en cascada aguas abajo · retención automatizada de puestos · alerta SLA

Rendimiento

cargas de trabajo de ML por lotes · ejecuciones de trabajos paralelas · ejecuciones de pipeline repetibles · procesamiento distribuido de datos

Observabilidad

Estado de ejecución de trabajos · estado de ejecución de pipeline · resultados y salida · seguimiento SLA · visibilidad de dependencias · historial de ejecución

Orquestación de extremo a extremo

Un solo flujo de trabajo de producción. Todas las herramientas de la pila.

Control-M orquesta flujos de trabajo en Ciencia de Datos OCI, Integración de Datos OCI, Flujo de Datos OCI, Almacenamiento de objetos, Airflow, transferencias de archivos y servicios en la nube en un único flujo de trabajo, con seguimiento de dependencias, visibilidad SLA y recuperación automatizada en todos ellos.

  • Dependencia entre herramientas: Integración de Datos OCI → Despliegue de Modelos → Despliegue de Modelos → Transferencia de Analítica OCI
  • Disparadores conscientes de datos: llegada de archivos, evento de la API, finalización de tareas aguas arriba, finalización de la tubería
Ver todas las integraciones

Ciencia de Datos OCI

Comienza de ejecuciones de trabajo · Comienza ejecuciones de pipeline · Crea modelos de endpoints de despliegue · Crea y elimina sesiones de notebook

Integración de Datos OCI

ejecutar tareas ETL · coordinar la ejecución del espacio de trabajo · pasar parámetros de tarea

Flujo de datos OCI

orquestar procesamiento Spark · coordinar dependencias de procesamiento · conectar ejecuciones aguas abajo

Almacenamiento de objetos OCI

coordinar la llegada de datos · encadenar la ejecución aguas abajo · conectar flujos de trabajo basados en datos

Apache Airflow 

coordinar ejecución de DAG · gestionar dependencias aguas arriba · conectar traspasos aguas abajo

Transferencia gestionada de archivos

movimiento seguro de archivos · dependencias de entrega · coordinación de flujos de trabajo

APIs REST

Ejecución impulsada por API · traspasos entre servicios · integración de flujos de trabajo

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 Airflow funcione. Ahí es donde Pipelines realmente fallan.

El flujo de aire gestiona su DAG. Control-M gestiona todo lo que le rodea.

MANILLAS DE FLUJO DE AIRE

Orquestación a nivel DAG dentro de la tubería de datos

  • Orquestación de tareas a nivel DAG dentro de data Pipelines
  • Operadores, sensores y dependencias de tareas en Python
  • Grafo de ejecución para trabajos que se ejecutan dentro de tu pipeline
  • Gestiona los intentos dentro de un único contexto DAG

Control-M añade

La capa de coordinación alrededor de tus DAGs

  • Capa de coordinación alrededor de los DAGs — activa el flujo de aire según las condiciones aguas arriba: llegadas de archivos, eventos de API, otras finalizaciones de herramientas
  • Rastrea la contribución de SLA de cada DAG a lo largo de todo el flujo de trabajo de extremo a extremo, no solo su propia rutina
  • Gestiona la recuperación de fallos cuando las dependencias aguas arriba fallan antes incluso de que empiece Airflow
  • Los DAGs existentes no necesitan ser reescritos ni migrados

SUPERVISA LOS FLUJOS DE TRABAJO DE APRENDIZAJE

Supervisa la ejecución de la Ciencia de Datos OCI en toda tu pipeline

La Ciencia de Datos de OCI proporciona visibilidad sobre sus propios trabajos y ejecuciones de pipeline, pero el aprendizaje automático en producción depende del trabajo fuera de ese límite. Control-M reúne esas etapas de ejecución en una única vista operativa para que los equipos puedan supervisa toda la pipeline:

  • Estado del puesto y del oleoducto

  • Dependencias aguas arriba y aguas abajo

  • Resultados y producción laboral

  • Visibilidad de ejecución de extremo a extremo

  • Estado del flujo de trabajo multiplataforma

GARANTÍA DE LA SLA

Mantén los Pipelines de Ciencia de Datos OCI en el programa

Una ejecución exitosa de OCI Data Science puede llegar demasiado tarde para el proceso que depende de él. Control-M gestiona la carga de trabajo frente a los requisitos de entrega de extremo a extremo, exponiendo retrasos en dependencias y riesgos de SLA antes de que interrumpan las operaciones posteriores:

  • Seguimiento SLA de extremo a extremo

  • Control de ejecución consciente de dependencias

  • Visibilidad predictiva del retardo

  • Gestión automatizada de excepciones

  • Monitorización centralizada de flujos de trabajo

Documentación
Integración de la Ciencia de Datos de OCI y 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.

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