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Orquestar flujos de trabajo híbridos y multi-nube—de extremo a extremo
Coordina Snowflake, Databricks, Airflow, Azure Data Factory y más a través de una única capa de orquestación en entornos híbridos y multi-nube.
Control-M opera por encima de planificadores específicos de la plataforma para coordinar dependencias, visibilidad y seguimiento SLA entre flujos de trabajo que abarcan entornos on-premis y en la nube.
Por qué son difíciles orquestar los flujos de trabajo de datos multiplataforma
Teams ejecuta análisis, ingestión y transformaciones en sistemas Snowflake, Databricks, Airflow, Azure Data Factory y locales.
Cada plataforma puede programa sus propios trabajos, que funcionan hasta que un flujo de trabajo cruza plataformas.
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Los planificadores y los DAGs no tienen ni idea de lo que ocurre aguas arriba o aguas abajo
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Los traspasos Obtén codificados, se activan manualmente o se gestionan "fuera de banda" (fuera de las propias herramientas)
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La visibilidad se detiene en el borde de cada herramienta
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Cuando algo falla, es difícil Ve el radio de la explosión
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Cumplir con los SLA se convierte en una conjetura a medida que Pipelines y equipos se multiplican
Conclusión: Cuantas más plataformas te añades, más trabajo de coordinación recae en las personas en lugar de en los sistemas.
¿Qué se requiere cuando los flujos de trabajo abarcan híbridos y multi-nubes?
Los equipos quieren orquestación por encima de las plataformas existentes, no reemplazo de herramientas.
Una capa de orquestación necesita:
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Trabajo en nubes y entornos locales
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Soporte automatización basada en eventos y dependencias
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Proporciona una visibilidad clara de todo el flujo de trabajo
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Escalar con los requisitos de seguridad y gobernanza empresarial
Control-M vs Programadores nativos de plataforma para flujos de trabajo de datos híbridos y multi-nube
Cuando los flujos de trabajo abarcan plataformas y entornos, la programación por sí sola no es suficiente.
| Requisito clave | Orquestadores nativos de plataforma (Flujo de aire, ADF, programadores de nube) |
Orquestación de la Empresa Control-M |
|---|---|---|
| Orquestación híbrida (Nube + On-premise) | No está diseñado para coordinación híbrida de extremo a extremo | Diseñado para orquestar flujos de trabajo en la nube y locales juntos |
| Coordinación Multi-Nube | Programadores separados por plataforma o nube | Capa única de orquestación a través de múltiples nubes |
| Dependencias multiplataforma | Traspasos manuales, APIs o lógica personalizada | Gestión nativa de dependencias en herramientas y entornos |
| Automatización Orientada a Eventos en Sistemas | Los eventos suelen estar limitados a la plataforma local | Orquestación orientada a eventos entre plataformas, datos, APIs y trabajos |
| Visibilidad de extremo a extremo y SLA | Monitorización a nivel de herramienta solo | Visibilidad unificada con gestión predictiva de SLA |
| Rol arquitectónico | Los horarios funcionan dentro de una plataforma | Orquesta flujos de trabajo por encima de las plataformas sin reemplazarlos |
Qué significa esta comparación en la práctica
Los planificadores nativos de plataforma como Airflow o Azure Data Factory son buenos ejecutando flujos de trabajo dentro de sus propios entornos.
Control-M no reemplaza estas herramientas. Orquesta por encima de ellos, proporcionando un plano de control centralizado para gestionar dependencias, visibilidad y niveles de servicio a lo largo de todo el flujo de trabajo, sin cambiar cómo se ejecuta el trabajo en las plataformas en las que los equipos ya confían en él.
Cómo Control-M soporta la orquestación híbrida y multi-nube a gran escala
Coordinación orientada a eventos entre sistemas
Control-M activa flujos de trabajo basados en eventos—llegada de datos, finalización de trabajos, archivos o señales de aplicación—no solo en horarios. Coordina los pasos por lotes, microlotes y streaming entre plataformas, activando automáticamente el trabajo posterior dondequiera que se ejecute.
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Visibilidad extremo a extremo y control SLA
Control-M ofrece una única vista de flujos de trabajo que abarcan múltiples herramientas, no solo trabajos individuales o DAGs. Los equipos pueden hacer seguimiento y prever los SLA a través de los límites del sistema, comprender el impacto posterior e iniciar la recuperación automatizada cuando surgen problemas.
Control empresarial a escala híbrida y multinube
Control-M soporta acceso basado en roles, separación de Dev/Test/Prod y auditabilidad para entornos regulados. Escala desde cientos hasta decenas de miles de flujos de trabajo, manteniendo la ejecución distribuida mientras la orquestación se mantiene centralizada.
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Orquestación de datos híbrida y multinube en la práctica
Cómo Air Europa orquesta flujos de trabajo de datos híbridos y multi-nube
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LA ESCALA: HABILITAR UNA ORGANIZACIÓN DESCENTRALIZADA DE MALLAS DE DATOS
120+ soluciones de BI y datos en plataformas cloud y on-local
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La restricción: Data Pipelines que abarcan plataformas y entornos
Air Europa ejecutaba Pipelines de datos en plataformas cloud y on-premise, abarcando cargas de trabajo por lotes, en tiempo real, analítica y BI. Los planificadores específicos de la plataforma dificultaban la gestión de dependencias, mantener la visibilidad y cumplir con los SLA a gran escala.
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El enfoque: Implementar orquestación sobre las plataformas de datos existentes
En lugar de sustituir las herramientas existentes, Air Europa implementó Control-M SaaS como orquestación sobre plataformas existentes. Control-M coordinaba las dependencias entre servicios en la nube, plataformas de datos como Snowflake y sistemas locales, mientras que la ejecución seguía distribuida entre las plataformas subyacentes.
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El resultado: Mejoras en eficiencia y SLA medibles
Utilizando Control-M como una capa centralizada de orquestación, Air Europa reportó un aumento del 54% en la eficiencia del flujo de trabajo de DataOps. En un flujo de trabajo altamente secuenciado, la ejecución paralela redujo el tiempo de procesamiento de 6,5 horas a 3 horas. Air Europa también informó de acuerdos mejorados de nivel de servicio para aplicaciones analíticas, con datos disponibles cuando fuera necesario.
José Carlos Bermejo Rubio,
Director of Data & Analytics, Air Europa
¿Cuándo Control-M están la elección correcta
Control-M están un ajuste cuando te:
- Ejecuta flujos de trabajo de datos en múltiples nubes o entornos híbridos
- Necesito orquestación por encima de los programadores Airflow, ADF o cloud
- Depende de Pipelines críticos para el negocio con SLA estrictos
- ¿Quieres control centralizado sin rediseñar tu pila de datos?
Cuando Control-M puede no ser la opción adecuada
Control-M puede ser innecesario si todos los flujos de trabajo se ejecutan dentro de una sola plataforma o nube, tienen dependencias mínimas entre sistemas y no requieren seguimiento centralizado de SLA ni visibilidad operativa híbrida.
Siguiente paso: Evaluar flujos de trabajo de datos híbridos y multi-nube como un solo sistema
Explora los casos de utiliza del flujo de trabajo de datos Control-M
Ve cómo Control-M coordina dependencias, visibilidad y SLA entre plataformas, sin reemplazar las herramientas que ya te usas.
