Control-M für die Automatisierung von Unternehmensarbeitslasten
Control-M von BMC Software hilft Teams dabei, Daten- und Anwendungsworkflows über verschiedene Umgebungen hinweg 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 zudem mit beliebten Cloud-Diensten, Daten-Tools und DevOps-Systemen, was die Verwaltung von Produktionsprozessen von Anfang bis Ende erleichtert.
Entdecken Sie die Control-M-Architektur, ihre Funktionen, Vorteile und Schwachstellen im Unternehmens-Ökosystem.
Control-M-Übersicht
Control-M von BMC Software bietet eine einzige Schnittstelle zur Überwachung und Verwaltung von Produktionsprozessen, was die Verfolgung des Fortschritts und die Verwaltung von Abhängigkeiten erleichtert.
Die Plattform bietet Einblicke in Geschäftsabläufe, unterstützt Compliance-Anforderungen und vereinfacht das Management komplexer Workflows. Sie umfasst Funktionen wie die Orchestrierung von Datenpipelines, sichere Dateiübertragungen und die Integration mit einer Vielzahl von Unternehmens-Tools.
Integrationen
Control-M Arbeitslastautomatisierung integriert sich mit wichtigen Cloud-Diensten, einschließlich Azure und Google Cloud, um Workflows über Cloud-Anbieter hinweg auszuführen. Zu den Integrationen von Datenplattformen gehören Airflow, Snowflake und Azure Data Factory für die Kompatibilität mit bestehenden Daten-Stack-Architekturen. Die Unterstützung für DevOps-Tools umfasst Jenkins, GIT und CI/CD-Plattformen für die Integration von Entwicklungsprozessen.
Sicherheit-Integration umfasst CyberArk für Zugriffsmanagement und Compliance-Anforderungen. Die codebasierte Konfiguration der Plattform unterstützt die Versionskontrolle und das Testen innerhalb von Softwareentwicklungslebenszyklen. Die Integrationsfähigkeiten erweitern die Automatisierung über Anwendungs- und Datenumgebungen hinweg, während sie mit bestehenden Technologieinvestitionen arbeiten.
Das System bleibt durch standardisierte Integrationsansätze sowohl mit veralteten Mainframe-Systemen als auch mit modernen Cloud-nativen Anwendungen kompatibel.
Neuere Ergänzungen wie AWS Bedrock, Google Vertex AI 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 für FTP-Site-Verbindungen und das automatische Neustarten fehlgeschlagener Jobs.
- Benutzer finden die Benutzeroberfläche von Control-M benutzerfreundlich, mit Funktionen zur einfachen Planung, Überwachung und Verwaltung von Jobs, einschließlich Warnungen für fehlgeschlagene oder verspätete Jobs.
- Control-M wird für seine Fähigkeit geschätzt, große Jobvolumen täglich zu bewältigen, sein benutzerfreundliches Design, das kurze Schulungszeiten erfordert, und Funktionen wie E-Mail-Benachrichtigungen nach Abschluss von Aufgaben.
Control-M-Schwachstellen
- 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 Fehlern, die tägliche Aktivitäten beeinträchtigen.
- Benutzer finden die Workflow-Einrichtung von Control-M schwierig, die Berichtsstruktur umständlich und die steile Lernkurve sowie die begrenzte Dokumentation.
Control-M-Architektur
Control-M verwendet eine verteilte Struktur, die aus drei Hauptkomponenten besteht, die zusammenarbeiten, um Workflows über verschiedene Umgebungen hinweg zu verwalten. Die Kontrolle erfolgt zentralisiert durch Control-M/Enterprise Manager, während die Ausführung über mehrere Server und Agenten verteilt ist.
Kernkomponenten
Control-M/Enterprise Manager (Control-M/EM)
Dies ist die zentrale Konsole für alle Control-M/Server. Es ermöglicht Benutzern, Batch-Workflows in der gesamten Organisation anzuzeigen, zu überwachen und zu verwalten. Control-M/EM umfasst Client-Tools, Serverprozesse und Infrastrukturdienste, die die Kommunikation und den Datenfluss zwischen Komponenten verarbeiten.
Control-M/Server
Diese Komponente fungiert als Planungs-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.
Es gleicht auch Arbeitslasten aus und verarbeitet 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/Server aus. Organisationen können Agenten direkt auf jedem Computer installieren oder Remote-Hosts für agentenlose Ausführung verwenden. Agenten unterstützen auch zusätzliche Funktionen wie Zähler, mehrere Benachrichtigungstypen und Plug-ins für spezifische Anwendungen.
Control-M/EM-Subkomponenten
Control-M/EM-Clients umfassen mehrere Schnittstellen für verschiedene Benutzerrollen:
- Control-M für Produktionsdefinition und -überwachung
- Konfigurationsmanager für Systemmanagement und Sicherheit
- Selbstbedienung für webbasierte Serviceanalyse
- Workload Change Manager für Workflow-Änderungsanfragen
- Automatisierungs API für Entwickler und DevOps-Integration
Control-M/EM-Server verarbeiten Kommunikation und spezialisierte Funktionen:
- GUI-Server verwaltet Client-Server-Kommunikation mit Lastenausgleichsfunktionen
- Global Conditions Server verteilt Ereignisse für serverübergreifende Abhängigkeiten
- Gateway-Komponenten erleichtern die Kommunikation von Control-M/EM zu Control-M/Server
- Web-Server bietet HTTP/S-Zugriff für verschiedene Anwendungen
- SLA Manager, Forecast Server und Self Service Server unterstützen Add-on-Funktionalität
Services-Architektur
Control-M verwendet eine Microservices-Architektur, die aus unabhängigen Diensten besteht, die spezifische Aufgaben übernehmen. Dieses Setup 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 Datenstreaming und Apache Zookeeper für verteilte Koordination.
Zu weiteren Komponenten gehören der Services Health Monitor zur Überprüfung des Systemstatus und mehrere spezialisierte Dienste für Validierung, Berichterstattung und Workflow-Analyse. Der Services Configuration Agent überwacht alle Service-Operationen, um sicherzustellen, dass sie korrekt ausgeführt werden.
Control-M/Server-Services
Server-Services sind für Funktionen wie Anforderungs-Routing, Job-Management und Planung verantwortlich. Sie umfassen ein API Gateway zum Routen von Anfragen, einen Job Info Service zur Verwaltung von Protokollen und Job-Daten, einen Job Order Service zur Bearbeitung von Job-Anfragen und einen Scheduling Service, der Timing 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 Organisationen dabei, Datenworkflows in groß angelegten Verarbeitungsumgebungen zu verwalten und zu automatisieren. Es vereinfacht, wie Teams Datenpipelines erstellen und ausführen, und reduziert den Aufwand, der für die Datenbewegung von der Erfassung bis zur Analyse erforderlich ist.
Die Plattform verbindet sich mit Standard-Big-Data-Tools, um komplexe Verarbeitungsaufgaben zu koordinieren und Workflows zuverlässig am Laufen zu halten. Es bietet Benutzern einen klaren Überblick über jede Phase der Datenpipeline, hilft ihnen, den Fortschritt zu verfolgen und Probleme, die kritische Datenoperationen beeinträchtigen könnten, schnell zu lösen.
Durch die Handhabung von Planung, Abhängigkeiten und Automatisierung ermöglicht Control-M eine konsistente, effiziente Datenverarbeitung im gesamten Big-Data-Ökosystem einer Organisation.
Control-M verwalteter Dateiübertragung
Control-M verwalteter Dateiübertragung bietet sichere Dateiübertragungsfunktionen, die in die Workflow-Orchestrierung integriert sind. Das System unterstützt mehrere Protokolle, einschließlich SFTP, FTP über SSL, AS2 und PGP-Verschlüsselung für 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 regelbasierte Verarbeitungsvorschriften, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Dateiübertragungsoperationen werden über eine einheitliche Schnittstelle in Anwendungsworkflows integriert und bieten eine konsolidierte Sichtbarkeit sowohl für die Dateiübertragung als auch für verwandte Arbeitslasten.
Das System umfasst Selbstbedienungsfunktionen, die es internen Teams und externen Partnern ermöglichen, Dateiübertragungen unabhängig zu verwalten. Erweiterte Analysen und anpassbare Dashboards ermöglichen die Überwachung von Dateiübertragungsoperationen über Cloud- und On-Premises-Infrastruktur hinweg.
Abbildung 2: Das Diagramm zeigt die Prozesse der verwalteten Dateiübertragung von Control-M.2
Jobs-as-code
Jobs-as-code integriert Workflow-Definitionen in Softwareentwicklungslebenszyklus-Prozesse unter Verwendung bekannter Entwicklungstools. Der Ansatz ermöglicht Workflow-Automatisierung über CI/CD-Pipelines unter Nutzung von JSON, Python, Jenkins und Git für Versionskontrolle und Testing. 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 unter Verwendung etablierter Testframeworks. Die Bereitstellungsfunktionen erstrecken sich über Standard-Software-Bereitstellungspraktiken auf nachgelagerte Umgebungen.
Gemeinschaftslösungen umfassen operative Aufgaben wie Agentenstatusüberwachung, agentenlose Planung, Workload-Richtlinienmanagement und Benutzerrollenmodifikationen. CI/CD-Integrationsbeispiele umfassen GitLab-Pipelines, Ordner-Bereinigungs-Utilities und Control-M-Artifact-Management innerhalb von Entwicklungsworkflows.
Infrastructure-as-Code-Funktionen umfassen Control-M-Bereitstellung in Kubernetes-Pods, AWS Lambda-Integration und Terraform-Bereitstellung. Die 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 Enterprise-API-Management-Plattformen.
Schauen Sie sich das Video unten an, um zu sehen, wie der Job-as-code-Ansatz in der Praxis funktioniert.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenControl-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 eine native Integration mit SAP-Systemen und unterstützt gleichzeitig 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, Gehaltsabrechnung, Jahres- und Monatsabschluss sowie Archivierungsvorgänge. SAP-Ereignis-Trigger können mit kontinuierlicher Überwachung und benutzerdefinierten Folgemaßnahmen aktiviert werden. Die einheitliche Ansicht eliminiert die Notwendigkeit benutzerdefinierter Skripte und bietet gleichzeitig Einblicke in SAP- und Nicht-SAP-Systeme.
Kundenimplementierungen umfassen globale SAP-Job-Planung über mehrere Produktionswerke hinweg mit Zehntausenden von SAP-Jobs und verwalteten Dateiübertragungsoperationen. Teams, einschließlich Support, Job-Erstellung und SAP-Spezialisten, können über die einheitliche Schnittstelle der Plattform zusammenarbeiten. Die Integrationsfähigkeiten erstrecken sich auf Produkte wie Informatica neben SAP-Systemen.
Control-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-Geschäftsdiensten durch native Anwendungsworkflow-Orchestrierung. Integrationsfähigkeiten reduzieren die manuellen Prozesse, die für die Orchestrierung von Mainframe-zu-Cloud-Workflows und Datenpipelines 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-Vereinbarungen einzuhalten.
Das Berichtmanagement umfasst Sammel-, Abruf-, Verteilungs- und Archivierungsfunktionen zur Senkung von Speicher- und Verteilungskosten. Das JCL-Management stellt eine fehlerfreie freie Job-Control-Sprache in Anwendungsworkflows sicher und eliminiert manuelle Neustartverfahren.
Unternehmen können Control-M nutzen, um Planungstools über Mainframe, verteilte Systeme und Cloud-Umgebungen hinweg in einer einheitlichen Schnittstelle zu konsolidieren. Das Produktionsjob-Management umfasst Mainframe-, Informatica- und andere Unternehmenssoftware-Jobs über die Control-M-Plattform.
Was ist neu in Control-M
Control-M SaaS 26.01: GenAI-Workflow-Erstellung und ereignisgesteuerte Orchestrierung
Das Control-M SaaS 26.01-Release im Januar 2026 führte zusätzliche KI-gesteuerte Funktionen ein, die die Workflow-Entwicklung vereinfachen und die ereignisbasierte Automatisierung in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen stärken. Zu den wichtigsten Entwicklungen gehören:
- KI-Workflow-Ersteller: Ein generatives KI-Tool, das Benutzern ermöglicht, Workflows mit natürlichen Sprachprompts zu erstellen und zu ändern, was die manuelle Konfiguration reduziert und die Workflow-Entwicklung beschleunigt.
- KI-Zugriffskontrolle: Governance-Funktionen, die Organisationen dabei unterstützen, die Nutzung generativer KI-Funktionen innerhalb von Control-M-Umgebungen zu verwalten und zu sichern.
- Neues Observability-Dashboard: Eine erweiterte Schnittstelle, die zentralisierte Einblicke in Workflows, Systemleistung und Automatisierungsgesundheit bietet.
- Ereignisgesteuerte Workflows: Verbesserte ereignisbasierte Orchestrierungsfunktionen ermöglichen es Workflows, dynamisch als Reaktion auf Echtzeit-Systemereignisse ausgelöst zu werden, was die Reaktionsfähigkeit und operative Effizienz verbessert.
Control-M Data Assurance-Übersicht
Control-M Data Assurance fügt der Workflow-Automatisierung eine integrierte Datenvalidierung hinzu, die Teams hilft, die Datenkorrektheit während des Ablaufs von Prozessen zu bestätigen.
Wichtige Funktionen sind:
- Automatisiert: Validierungsprüfungen werden als Teil des Workflows ausgeführt und bieten Benutzern einen einzigen Ort, um Datenqualitätsresultate anzuzeigen.
- Umfassend: Daten bewegen sich zuverlässig über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg, mit kontinuierlicher Sichtbarkeit in jede Phase.
- Zugänglich: Data Assurance integriert sich in bestehende Workflows, sodass Teams keine zusätzlichen Codierungs- oder Data-Science-Expertise benötigen.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Risiko und Kosten senken: Identifizieren und stoppen Sie falsche Daten frühzeitig, um Verarbeitungsfehler, verpasste Fristen und unnötige Ausgaben zu verhindern.
- Zeit sparen und Arbeit straffen: Fügen Sie Validierung direkt in Control-M-Workflows ein, ohne benutzerdefinierte Skripte oder komplexe Einrichtung.
Hybride und Multi-Cloud-Orchestrierung
Control-M bietet erweiterte Bereitstellungsfunktionen für Cloud- und Hybridumgebungen mit verbesserter Skalierbarkeit. Die Plattform unterstützt anpassbare Bereitstellungsmodelle, die unterschiedliche Infrastrukturanforderungen in Organisationen berücksichtigen. SaaS-Übergangsfunktionen bieten einen vereinfachten Migrationspfad unter Beibehaltung bestehender Funktionalität und Wertversprechen.
Wichtige Integrationen stärken die Control-M-Fähigkeiten durch Verbindung mit spezialisierten Tools, einschließlich CyberArk für Sicherheitsmanagement und Anwendungsbetriebsüberwachungslösungen wie Datadog, AppDynamics und Dynatrace.
Diese Integrationen erweitern die Überwachungs- und Sicherheitsfähigkeiten der Plattform innerhalb bestehender Enterprise-Technologie-Stacks.
Weiterführende Literatur
- Top IT-Prozessautomatisierungstools
- Top IT-Automatisierungsanwendungsfälle
- Benchmark der besten IT-Automatisierungssoftware
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/control-m}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. März 2026}
}Referenzlinks
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