Control-M für Enterprise-Workload-Automatisierung
Control-M von BMC Software hilft Teams, Daten- und Anwendungs-Workflows in verschiedenen Umgebungen zu koordinieren und zu automatisieren, einschließlich Mainframes, der Cloud und hybriden Systemen. Es bietet Benutzern einen zentralen Ort, um Jobs zu planen, den Fortschritt zu verfolgen und Abhängigkeiten zu verwalten.
Die Plattform verbindet sich auch mit beliebten Cloud-Diensten, Daten-Tools und DevOps-Systemen und erleichtert so die Verwaltung von Produktionsprozessen von Anfang bis Ende.
Entdecken Sie die Control-M-Architektur, ihre Funktionen, Vorteile und Schwächen im Enterprise-Ökosystem.
Control-M-Überblick
Control-M von BMC Software bietet eine einzige Schnittstelle zur Überwachung und Verwaltung von Produktionsprozessen, wodurch es einfacher wird, den Fortschritt zu verfolgen und Abhängigkeiten zu verwalten.
Die Plattform bietet Einblick in Geschäftsabläufe, unterstützt Compliance-Anforderungen und vereinfacht die Verwaltung komplexer Workflows. Sie umfasst Funktionen wie Datenpipeline-Orchestrierung, sichere Dateiübertragungen und Integration mit einer breiten Palette von Enterprise-Tools.
Integrationen
Control-M Workload-Automatisierung integriert sich mit großen Cloud-Diensten, einschließlich Azure und Google Cloud, um Workflows über Cloud-Anbieter hinweg auszuführen. Datenplattform-Integrationen umfassen Airflow, Snowflake und Azure Data Factory für Kompatibilität mit bestehenden Daten-Stack-Architekturen. DevOps-Tool-Unterstützung deckt Jenkins, GIT und CI/CD-Plattformen für die Entwicklungsprozess-Integration ab.
Sicherheit-Integration umfasst CyberArk für Zugriffsmanagement und Compliance-Anforderungen. Die codebasierte Konfiguration der Plattform unterstützt Versionskontrolle und Tests innerhalb der Softwareentwicklungs-Lebenszyklen. Die Integrationsfähigkeiten erweitern die Automatisierung über Anwendungs- und Datenumgebungen hinweg, während bestehende Technologieinvestitionen genutzt werden.
Das System gewährleistet Kompatibilität sowohl mit älteren Mainframe-Systemen als auch mit modernen Cloud-nativen Anwendungen durch standardisierte Integrationsansätze.
Jüngste Ergänzungen wie AWS Bedrock, Google Vertex KI und CrewAI ermöglichen KI-zentrierte Workflows und Multi-Agenten-Orchestrierung, sodass Teams mehrere KI-Agenten innerhalb komplexer automatisierter Prozesse koordinieren können.
Control-M-Vorteile
- Control-M ermöglicht eine einfache Job-Definition und -Planung, sichere zentrale Speicherung von FTP-Site-Verbindungen und automatisches erneutes Ausführen fehlgeschlagener Jobs.
- Benutzer empfinden die Benutzeroberfläche von Control-M als benutzerfreundlich, mit Funktionen zur einfachen Planung, Überwachung und Verwaltung von Jobs, einschließlich Warnmeldungen für fehlgeschlagene oder verspätete Jobs.
- Control-M wird geschätzt für seine Fähigkeit, täglich große Job-Volumen zu bewältigen, sein benutzerfreundliches Design, das kurze Schulungszeiten erfordert, und Funktionen wie E-Mail-Benachrichtigungen nach Abschluss von Aufgaben.
Control-M-Nachteile
- Control-M fehlt eine klare Integrationsmethode, und der Upgrade-Prozess gilt als komplex und zeitaufwändig.
- Benutzer berichten von Job-Fehlern ohne klare Gründe, Lizenzkostenproblemen und Bugs, die täglichen Aktivitäten beeinträchtigen.
- Benutzer empfinden die Workflow-Einrichtung von Control-M als schwierig, die Berichtsstruktur als umständlich und bemängeln die steile Lernkurve und die begrenzte Dokumentation.
Control-M-Architektur
Control-M verwendet eine verteilte Struktur, die aus drei Hauptkomponenten besteht, die zusammenarbeiten, um Workflows in verschiedenen Umgebungen zu verwalten. Die Steuerung erfolgt zentral über Control-M/Enterprise Manager, während die Ausführung auf mehrere Server und Agenten verteilt ist.
Kernkomponenten
Control-M/Enterprise Manager (Control-M/EM)
Dies ist die zentrale Konsole für alle Control-M/Server. Sie ermöglicht es Benutzern, Batch-Workflows im gesamten Unternehmen anzuzeigen, zu überwachen und zu verwalten. Control-M/EM umfasst Client-Tools, Server-Prozesse und Infrastrukturdienste, die Kommunikation und den Datenfluss zwischen den Komponenten abwickeln.
Control-M/Server
Diese Komponente fungiert als Scheduling-Engine. Sie verwaltet Job-Planung, Workflow-Koordination und Verarbeitungsaktivitäten. Jeder Server läuft auf seiner eigenen Plattform und unterhält eine lokale Datenbank mit Informationen über aktive Jobs.
Außerdem gleicht sie Arbeitslasten aus und bearbeitet Anfragen von Control-M/EM. Das System unterstützt sowohl verteilte Control-M/Server-Setups als auch Control-M für z/OS auf Mainframes.
Control-M/Agent und Remote-Hosts
Diese Komponenten führen Jobs basierend auf Anweisungen des zugewiesenen Control-M/Servers aus. Unternehmen können Agenten direkt auf jedem Rechner installieren oder Remote-Hosts für agentenlose Ausführung verwenden. Agenten unterstützen auch zusätzliche Funktionen wie Zähler, mehrere Benachrichtigungstypen und Plug-ins für bestimmte Anwendungen.
Control-M/EM-Unterkomponenten
Control-M/EM-Clients umfassen mehrere Schnittstellen für verschiedene Benutzerrollen:
- Control-M für Produktionsdefinition und -überwachung
- Configuration Manager für Systemverwaltung und Sicherheit
- Self-Service für webbasierte Serviceanalyse
- Workload Change Manager für Workflow-Änderungsanfragen
- Automation API für Entwickler und DevOps-Integration
Control-M/EM-Server übernehmen Kommunikation und spezialisierte Funktionen:
- GUI Server verwaltet die Client-Server-Kommunikation mit Load-Balancing-Fähigkeiten
- Global Conditions Server verteilt Ereignisse für serverübergreifende Abhängigkeiten
- Gateway-Komponenten erleichtern die Kommunikation zwischen Control-M/EM und Control-M/Server
- Web Server bietet HTTP/S-Zugriff für verschiedene Anwendungen
- SLA Manager, Forecast Server und Self Service Server unterstützen Zusatzfunktionen
Dienste-Architektur
Control-M verwendet eine Microservices-Architektur, die aus unabhängigen Diensten besteht, die spezifische Aufgaben übernehmen. Dieser Aufbau hilft, die Systemlast zu reduzieren und die Effizienz in der gesamten Umgebung zu verbessern.
Control-M/EM Services
Diese Dienste umfassen Tools wie Apache Kafka für Daten-Streaming und Apache Zookeeper für verteilte Koordination.
Weitere Komponenten umfassen den Services Health Monitor zur Überprüfung des Systemstatus und mehrere spezialisierte Dienste für Validierung, Berichterstellung und Workflow-Analyse. Der Services Configuration Agent überwacht alle Dienstoperationen, um sicherzustellen, dass sie korrekt ausgeführt werden.
Control-M/Server Services
Serverdienste sind verantwortlich für Funktionen wie Request-Routing, Job-Management und Scheduling. Sie umfassen ein API-Gateway, um Anfragen zu routen, einen Job Info Service zur Verwaltung von Protokollen und Jobdaten, einen Job Order Service zur Bearbeitung von Jobanfragen und einen Scheduling Service, der Zeitpläne und Abhängigkeiten verwaltet. Diese Dienste arbeiten unabhängig, bleiben aber über Kafka-Messaging synchronisiert.
Abbildung 1: Control-M-Architekturdesign.1
Control-M für Big Data
Control-M hilft Unternehmen, Daten-Workflows in großen Verarbeitungsumgebungen zu verwalten und zu automatisieren. Es vereinfacht, wie Teams Daten-Pipelines erstellen und ausführen, und reduziert den Aufwand, um Daten von der Sammlung zur Analyse zu bewegen.
Die Plattform verbindet sich mit Standard-Big-Data-Tools, um komplexe Verarbeitungsaufgaben zu koordinieren und Workflows zuverlässig am Laufen zu halten. Sie gibt Benutzern einen klaren Überblick über jede Phase der Daten-Pipeline und hilft ihnen, den Fortschritt zu verfolgen und Probleme schnell zu beheben, die kritische Datenoperationen beeinträchtigen könnten.
Durch die Handhabung von Scheduling, Abhängigkeiten und Automatisierung ermöglicht Control-M eine konsistente, effiziente Datenverarbeitung im gesamten Big-Data-Ökosystem eines Unternehmens.
Control-M Managed File Transfer
Control-M Managed File Transfer bietet sichere Dateiübertragungsfunktionen, die in die Workflow-Orchestrierung integriert sind. Das System unterstützt mehrere Protokolle, darunter SFTP, FTP über SSL, AS2 und PGP-Verschlüsselung für eine sichere Datenübertragung. Die Cloud-Speicherintegration umfasst Amazon S3, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, Oracle Cloud Storage und Microsoft SharePoint.
Die Lösung bietet FIPS-Konformität und richtliniengesteuerte Verarbeitungsregeln, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Dateiübertragungsvorgänge integrieren sich über eine einheitliche Schnittstelle in Anwendungsworkflows und bieten konsolidierte Transparenz über Dateibewegungen und zugehörige Workloads.
Das System umfasst Self-Service-Funktionen, die es internen Teams und externen Partnern ermöglichen, Dateiübertragungen eigenständig zu verwalten. Erweiterte Analysen und anpassbare Dashboards ermöglichen die Überwachung von Dateiübertragungsvorgängen in der Cloud- und On-Premises-Infrastruktur.
Abbildung 2: Die Grafik, die Control-M Managed File Transfer-Prozesse zeigt.2
Jobs-as-Code
Jobs-as-Code integriert Workflow-Definitionen in die Softwareentwicklungs-Lebenszyklus-Prozesse unter Verwendung vertrauter Entwicklungstools. Der Ansatz ermöglicht Workflow-Automatisierung über CI/CD-Pipelines, wobei JSON, Python, Jenkins und Git für Versionskontrolle und Tests genutzt werden. Entwickler können Jobs mit Standard-Texteditoren oder IDEs innerhalb automatisierter CI/CD-Frameworks codieren.
Die Methodik unterstützt bestehende Build-Tools für die Automatisierungsentwicklung und automatisiertes Testen mit etablierten Test-Frameworks. Die Bereitstellungsfähigkeiten erstrecken sich auf nachgelagerte Umgebungen durch Standard-Softwarebereitstellungspraktiken.
Community-Lösungen umfassen operative Aufgaben wie Agentenstatusüberwachung, agentenlose Planung, Workload-Richtlinienverwaltung und Benutzerrollenänderungen. Beispiele für CI/CD-Integration umfassen GitLab-Pipelines, Ordnerbereinigungsprogramme und Control-M-Artefaktverwaltung innerhalb von Entwicklungsworkflows.
Infrastructure-as-Code-Fähigkeiten umfassen Control-M-Bereitstellung in Kubernetes-Pods, AWS Lambda-Integration und Terraform-Provisionierung. IDE-Integration bietet Zugriff auf Control-M-Funktionen und Code-Snippets innerhalb von Entwicklungsumgebungen. API-Gateway-Verbindungen ermöglichen den Zugriff auf Control-M REST-Dienste über unternehmenseigene API-Management-Plattformen.
Sehen Sie sich das folgende Video an, um zu erfahren, wie der Jobs-as-Code-Ansatz in der Praxis funktioniert.
Control-M für SAP
Control-M für SAP verwaltet die Workflow-Orchestrierung in SAP-Umgebungen, einschließlich SAP BTP, SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP BW und Datenarchivierungssystemen. Die Lösung bietet native Integration mit SAP-Systemen und unterstützt das RISE with SAP-Modell. Job-Definitionen können mit Control-M-Konvertierungstools in bestehende SAP-Workflows importiert werden.
Die Plattform verwaltet Prozesse wie Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Lohnabrechnung, Jahres- und Monatsabschlüsse und Archivierungsvorgänge. SAP-Ereignisauslöser können mit kontinuierlicher Überwachung und benutzerdefinierten Folgeaktionen aktiviert werden. Die einheitliche Ansicht eliminiert die Notwendigkeit benutzerdefinierter Skripte und bietet Transparenz über SAP- und Nicht-SAP-Systeme hinweg.
Kundenimplementierungen umfassen globale SAP-Job-Planung über mehrere Produktionsstandorte mit Zehntausenden von SAP-Jobs und Managed File Transfer-Vorgängen. Teams, einschließlich Support, Job-Erstellung und SAP-Spezialisten, können über die einheitliche Oberfläche der Plattform zusammenarbeiten. Die Integrationsfähigkeiten erstrecken sich auf Produkte wie Informatica neben SAP-Systemen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenControl-M für Mainframe
Control-M für Mainframe bietet Workflow-Orchestrierung für Mainframe-Umgebungen und ermöglicht gleichzeitig die Integration mit Multi-Cloud-Systemen. Die Lösung verwaltet die Bereitstellung von Mainframe-Business-Services durch native Anwendungs-Workflow-Orchestrierung. Die Integrationsfähigkeiten reduzieren die manuellen Prozesse, die zur Orchestrierung von Mainframe-to-Cloud-Workflows und Daten-Pipelines erforderlich sind.
Die Plattform unterstützt die Migration von Mainframe-Anwendungen in Cloud-Umgebungen und optimiert gleichzeitig die Workflow-Ausführung, um Verarbeitungskosten zu senken und Service-Level-Agreements einzuhalten.
Das Berichtsmanagement umfasst Funktionen zum Sammeln, Abrufen, Verteilen und Archivieren, um Speicher- und Verteilungskosten zu reduzieren. Das JCL-Management stellt sicher, dass die Job Control Language in Anwendungsworkflows fehler-kostenlos ist und eliminiert manuelle Neustartverfahren.
Unternehmen können Control-M nutzen, um Scheduling-Tools auf Mainframe-, verteilten Systemen und Cloud-Umgebungen in einer einheitlichen Oberfläche zu konsolidieren. Die Produktions-Job-Verwaltung umfasst Mainframe-, Informatica- und andere Enterprise-Software-Jobs über die Control-M-Plattform.
Was gibt's Neues in Control-M
Control-M SaaS 26.01: GenAI-Workflow-Erstellung und ereignisgesteuerte Orchestrierung
Die Control-M SaaS 26.01-Version im Januar 2026 führte zusätzliche KI-gesteuerte Funktionen ein, die Workflow-Entwicklung vereinfachen und die ereignisbasierte Automatisierung in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen stärken. Zu den wichtigsten Entwicklungen gehören:
- KI Workflow Creator: Ein generatives KI-Tool, das es Benutzern ermöglicht, Workflows mit natürlichen Sprach-Prompts zu erstellen und zu ändern, wodurch manuelle Konfiguration reduziert und die Workflow-Entwicklung beschleunigt wird.
- KI-Zugriffskontrolle: Governance-Funktionen, die Organisationen dabei helfen, die Nutzung von generativen KI-Funktionen in Control-M-Umgebungen zu verwalten und abzusichern.
- Neues Observability-Dashboard: Eine verbesserte Oberfläche, die zentrale Transparenz über Workflows, Systemleistung und Automatisierungszustand bietet.
- Ereignisgesteuerte Workflows: Verbesserte ereignisbasierte Orchestrierungsfunktionen ermöglichen es Workflows, dynamisch auf Echtzeit-Systemereignisse zu reagieren, was die Reaktionsfähigkeit und Betriebseffizienz verbessert.
Control-M Data Assurance Überblick
Control-M Data Assurance fügt der Workflow-Automatisierung integrierte Datenvalidierung hinzu und hilft Teams, die Datenrichtigkeit während der Prozessausführung zu bestätigen.
Wichtige Funktionen sind:
- Automatisiert: Validierungsprüfungen laufen als Teil des Workflows und bieten Benutzern einen zentralen Ort, um die Ergebnisse der Datenqualität einzusehen.
- Umfassend: Daten bewegen sich zuverlässig über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg, mit kontinuierlicher Transparenz in jeder Phase.
- Zugänglich: Data Assurance integriert sich in bestehende Workflows, sodass Teams keine zusätzlichen Programmier- oder Data-Science-Kenntnisse benötigen.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Risiko und Kosten reduzieren: Falsche Daten frühzeitig erkennen und stoppen, um Verarbeitungsfehler, verpasste Fristen und unnötige Kosten zu vermeiden.
- Zeit sparen und Arbeit optimieren: Validierung direkt in Control-M-Workflows integrieren, ohne benutzerdefinierte Skripte oder komplexe Einrichtung.
Hybride und Multi-Cloud-Orchestrierung
Control-M bietet verbesserte Bereitstellungsfunktionen für Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit erhöhter Skalierbarkeit. Die Plattform unterstützt anpassbare Bereitstellungsmodelle, die den unterschiedlichen Infrastrukturanforderungen von Unternehmen gerecht werden. SaaS-Übergangsfunktionen bieten einen vereinfachten Migrationspfad unter Beibehaltung der bestehenden Funktionalität und Wertversprechen.
Wichtige Integrationen stärken die Control-M-Funktionen durch die Anbindung an spezialisierte Tools, darunter CyberArk für Sicherheitsmanagement und Lösungen zur Überwachung der Anwendungsleistung wie Datadog, AppDynamics und Dynatrace.
Diese Integrationen erweitern die Überwachungs- und Sicherheitsfunktionen der Plattform innerhalb bestehender Enterprise-Technologie-Stacks.
Weiterführende Literatur
- Top IT-Prozessautomatisierungstools
- Top IT-Automatisierungsanwendungsfälle
- Vergleich der besten IT-Automatisierungssoftware
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. März 2026}
}Referenzlinks
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