Control-M per l'automazione del carico di lavoro aziendale
Control-M di BMC Software aiuta i team a coordinare e automatizzare i flussi di lavoro di dati e applicazioni in diversi ambienti, inclusi mainframe, cloud e sistemi ibridi. Offre agli utenti un unico punto per pianificare i lavori, monitorare i progressi e gestire le dipendenze.
La piattaforma si connette anche con i più diffusi servizi cloud, strumenti dati e sistemi DevOps, semplificando la gestione dei processi di produzione dall'inizio alla fine.
Scopri l'architettura di Control-M, le sue funzionalità, i vantaggi e le carenze all'interno dell'ecosistema aziendale.
Panoramica di Control-M
Control-M di BMC Software fornisce un'interfaccia unica per il monitoraggio e la gestione dei processi di produzione, semplificando il monitoraggio dei progressi e la gestione delle dipendenze.
La piattaforma offre visibilità sulle operazioni aziendali, supporta i requisiti di conformità e semplifica la gestione di flussi di lavoro complessi. Include funzionalità come l'orchestrazione delle data pipeline, trasferimenti file sicuri e l'integrazione con un'ampia gamma di strumenti aziendali.
Integrazioni
L'automazione del carico di lavoro di Control-M si integra con i principali servizi cloud, inclusi Azure e Google Cloud, per eseguire flussi di lavoro su diversi provider cloud. Le integrazioni con le piattaforme dati includono Airflow, Snowflake e Azure Data Factory per la compatibilità con le architetture esistenti degli stack di dati. Il supporto per gli strumenti DevOps copre Jenkins, GIT e le piattaforme CI/CD per l'integrazione dei processi di sviluppo.
L'integrazione della sicurezza include CyberArk per la gestione degli accessi e i requisiti di conformità. La configurazione basata su codice della piattaforma supporta il controllo delle versioni e i test all'interno dei cicli di vita dello sviluppo software. Le capacità di integrazione estendono l'automazione negli ambienti applicativi e dati, sfruttando al contempo gli investimenti tecnologici esistenti.
Il sistema mantiene la compatibilità sia con i sistemi mainframe legacy che con le moderne applicazioni cloud-native attraverso approcci di integrazione standardizzati.
Aggiunte recenti come AWS Bedrock, Google Vertex AI e CrewAI abilitano flussi di lavoro incentrati sull'AI e l'orchestrazione multi-agente, consentendo ai team di coordinare più agenti AI all'interno di processi automatizzati complessi.
Vantaggi di Control-M
- Control-M consente una facile definizione e pianificazione dei lavori, un archivio centrale sicuro per le connessioni ai siti FTP e la riesecuzione automatica dei lavori falliti.
- Gli utenti trovano l'interfaccia di Control-M intuitiva, con funzionalità per pianificare, monitorare e gestire facilmente i lavori, inclusi avvisi per lavori falliti o in ritardo.
- Control-M è apprezzato per la sua capacità di gestire grandi volumi di lavori quotidianamente, il suo design intuitivo che richiede tempi di formazione ridotti e funzionalità come le notifiche via email al completamento delle attività.
Carenze di Control-M
- Control-M non dispone di un metodo di integrazione chiaro e il suo processo di aggiornamento è considerato complesso e dispendioso in termini di tempo.
- Gli utenti segnalano fallimenti dei lavori senza motivazioni chiare, problemi di costi di licenza e bug che influenzano le attività quotidiane.
- Gli utenti trovano difficile la configurazione dei flussi di lavoro di Control-M, la sua struttura di reporting macchinosa e la curva di apprendimento ripida con documentazione limitata.
Architettura di Control-M
Control-M utilizza una struttura distribuita composta da tre componenti principali che collaborano per gestire i flussi di lavoro in ambienti diversi. Il controllo è centralizzato attraverso Control-M/Enterprise Manager, mentre l'esecuzione è distribuita su più server e agenti.
Componenti principali
Control-M/Enterprise Manager (Control-M/EM)
Questa è la console centrale per tutti i Control-M/Server. Consente agli utenti di visualizzare, monitorare e gestire i flussi di lavoro batch in tutta l'organizzazione. Control-M/EM include strumenti client, processi server e servizi di infrastruttura che gestiscono la comunicazione e il flusso di dati tra i componenti.
Control-M/Server
Questo componente funge da motore di scheduling. Gestisce la pianificazione dei lavori, il coordinamento dei flussi di lavoro e le attività di elaborazione. Ogni server viene eseguito sulla propria piattaforma e mantiene un database locale contenente informazioni sui lavori attivi.
Bilancia inoltre i carichi di lavoro e gestisce le richieste provenienti da Control-M/EM. Il sistema supporta sia configurazioni distribuite di Control-M/Server che Control-M for z/OS su mainframe.
Control-M/Agent e Host remoti
Questi componenti eseguono i lavori in base alle istruzioni del Control-M/Server assegnato. Le organizzazioni possono installare gli agenti direttamente su ciascuna macchina o utilizzare gli Host remoti per un'esecuzione senza agenti. Gli agenti supportano anche funzioni aggiuntive come contatori, più tipi di notifica e plug-in per applicazioni specifiche.
Sotto-componenti di Control-M/EM
I client di Control-M/EM includono più interfacce per diversi ruoli utente:
- Control-M per la definizione e il monitoraggio della produzione
- Configuration Manager per la gestione del sistema e la sicurezza
- Self-service per l'analisi dei servizi basata sul web
- Workload Change Manager per le richieste di modifica dei flussi di lavoro
- Automation API per sviluppatori e integrazione DevOps
I server di Control-M/EM gestiscono la comunicazione e le funzioni specializzate:
- GUI Server gestisce la comunicazione client-server con capacità di bilanciamento del carico
- Global Conditions Server distribuisce gli eventi per le dipendenze tra server
- I componenti Gateway facilitano la comunicazione tra Control-M/EM e Control-M/Server
- Web Server fornisce accesso HTTP/S per varie applicazioni
- SLA Manager, Forecast Server e Self Service Server supportano funzionalità aggiuntive
Architettura dei servizi
Control-M utilizza un'architettura a microservizi, composta da servizi indipendenti che gestiscono compiti specifici. Questa configurazione aiuta a ridurre il carico del sistema e a migliorare l'efficienza nell'intero ambiente.
Servizi di Control-M/EM
Questi servizi includono strumenti come Apache Kafka per lo streaming dei dati e Apache Zookeeper per il coordinamento distribuito.
Altri componenti includono il Services Health Monitor per verificare lo stato del sistema e diversi servizi specializzati per la convalida, il reporting e l'analisi dei flussi di lavoro. Il Services Configuration Agent monitora tutte le operazioni dei servizi per garantire che vengano eseguite correttamente.
Servizi di Control-M/Server
I servizi server sono responsabili di funzioni come l'instradamento delle richieste, la gestione dei lavori e lo scheduling. Includono un API Gateway per instradare le richieste, un Job Info Service per gestire i log e i dati dei lavori, un Job Order Service per gestire le richieste di lavoro e un Scheduling Service che gestisce tempi e dipendenze. Questi servizi operano in modo indipendente ma rimangono sincronizzati tramite la messaggistica Kafka.
Figura 1: Design dell'architettura Control-M.1
Control-M per i Big Data
Control-M aiuta le organizzazioni a gestire e automatizzare i flussi di lavoro dei dati in ambienti di elaborazione su larga scala. Semplifica il modo in cui i team costruiscono ed eseguono le data pipeline, riducendo lo sforzo necessario per spostare i dati dalla raccolta all'analisi.
La piattaforma si connette con gli strumenti standard per i big data per coordinare compiti di elaborazione complessi e mantenere i flussi di lavoro in esecuzione in modo affidabile. Offre agli utenti una visione chiara di ogni fase della data pipeline, aiutandoli a monitorare i progressi e a risolvere rapidamente i problemi che potrebbero influenzare le operazioni critiche sui dati.
Gestendo scheduling, dipendenze e automazione, Control-M consente un'elaborazione dei dati coerente ed efficiente nell'intero ecosistema di big data dell'organizzazione.
Trasferimento file gestito di Control-M
Il trasferimento file gestito di Control-M fornisce capacità sicure di spostamento dei file integrate con l'orchestrazione dei flussi di lavoro. Il sistema supporta più protocolli, inclusi SFTP, FTP su SSL, AS2 e crittografia PGP per una trasmissione sicura dei dati. L'integrazione con l'archiviazione cloud include Amazon S3, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, Oracle Cloud Storage e Microsoft SharePoint.
La soluzione offre conformità FIPS e regole di elaborazione basate su policy per soddisfare i requisiti normativi. Le operazioni di trasferimento file si integrano con i flussi di lavoro applicativi attraverso un'interfaccia unificata, offrendo una visibilità consolidata sia sullo spostamento dei file che sui carichi di lavoro correlati.
Il sistema include capacità self-service che consentono ai team interni e ai partner esterni di gestire i trasferimenti file in modo indipendente. Analisi avanzate e dashboard personalizzabili consentono il monitoraggio delle operazioni di trasferimento file nell'infrastruttura cloud e on-premises.
Figura 2: Il grafico che mostra i processi di trasferimento file gestiti da Control-M.2
Jobs-as-code
Jobs-as-code integra le definizioni dei flussi di lavoro nei processi del ciclo di vita dello sviluppo software utilizzando strumenti di sviluppo familiari. L'approccio consente l'automazione dei flussi di lavoro tramite pipeline CI/CD, sfruttando JSON, Python, Jenkins e Git per il controllo delle versioni e i test. Gli sviluppatori possono codificare i lavori utilizzando editor di testo standard o IDE all'interno di framework CI/CD automatizzati.
La metodologia supporta gli strumenti di build esistenti per lo sviluppo dell'automazione e i test automatizzati utilizzando framework di test consolidati. Le capacità di deployment si estendono agli ambienti a valle attraverso le pratiche standard di distribuzione del software.
Le soluzioni della community includono attività operative come il monitoraggio dello stato degli agenti, lo scheduling senza agenti, la gestione delle policy di carico di lavoro e le modifiche ai ruoli utente. Gli esempi di integrazione CI/CD coprono le pipeline GitLab, le utilità di pulizia delle cartelle e la gestione degli artefatti Control-M all'interno dei flussi di lavoro di sviluppo.
Le capacità Infrastructure-as-code includono il deployment di Control-M in pod Kubernetes, l'integrazione con AWS Lambda e il provisioning Terraform. L'integrazione IDE fornisce l'accesso alle funzioni di Control-M e ai frammenti di codice negli ambienti di sviluppo. Le connessioni API gateway consentono ai servizi REST di Control-M di essere accessibili tramite le piattaforme aziendali di gestione delle API.
Guarda il video qui sotto per vedere come funziona l'approccio jobs-as-code nella pratica.
Aggiungi come fonte preferitaControl-M per SAP
Control-M per SAP gestisce l'orchestrazione dei flussi di lavoro negli ambienti SAP, inclusi SAP BTP, SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP BW e i sistemi di archiviazione dati. La soluzione fornisce un'integrazione nativa con i sistemi SAP supportando al contempo il modello RISE with SAP. Le definizioni dei lavori possono essere importate nei flussi di lavoro SAP esistenti utilizzando gli strumenti di conversione di Control-M.
La piattaforma gestisce processi come order-to-cash, procure-to-pay, elaborazione paghe, chiusure di fine anno e fine mese e operazioni di archiviazione. I trigger degli eventi SAP possono essere attivati con monitoraggio continuo e azioni di follow-up definite dall'utente. La vista unificata elimina la necessità di script personalizzati, offrendo al contempo visibilità sui sistemi SAP e non SAP.
Le implementazioni dei clienti includono lo scheduling globale dei lavori SAP in più stabilimenti produttivi con decine di migliaia di lavori SAP e operazioni di trasferimento file gestito. I team, inclusi specialisti del supporto, della creazione di lavori e SAP, possono collaborare attraverso l'interfaccia unificata della piattaforma. Le capacità di integrazione si estendono a prodotti come Informatica insieme ai sistemi SAP.
Control-M per mainframe
Control-M per mainframe fornisce l'orchestrazione dei flussi di lavoro per gli ambienti mainframe, consentendo al contempo l'integrazione con sistemi multi-cloud. La soluzione gestisce la fornitura di servizi aziendali mainframe attraverso l'orchestrazione nativa dei flussi di lavoro applicativi. Le capacità di integrazione riducono i processi manuali necessari per orchestrare i flussi di lavoro e le data pipeline dal mainframe al cloud.
La piattaforma supporta la migrazione delle applicazioni mainframe verso ambienti cloud, ottimizzando al contempo l'esecuzione dei flussi di lavoro per ridurre i costi di elaborazione e rispettare gli accordi sul livello di servizio.
La gestione dei report include capacità di raccolta, recupero, distribuzione e archiviazione per ridurre i costi di archiviazione e distribuzione. La gestione JCL garantisce un linguaggio di controllo dei lavori error-free nei flussi di lavoro applicativi, eliminando le procedure di riavvio manuale.
Le aziende possono sfruttare Control-M per consolidare gli strumenti di scheduling su mainframe, sistemi distribuiti e ambienti cloud in un'interfaccia unificata. La gestione dei lavori di produzione include mainframe, Informatica e altri lavori software aziendali tramite la piattaforma Control-M.
Novità in Control-M
Control-M SaaS 26.01: creazione di flussi di lavoro con GenAI e orchestrazione basata su eventi
Il rilascio di Control-M SaaS 26.01 a gennaio 2026 ha introdotto ulteriori capacità basate sull'AI che semplificano lo sviluppo dei flussi di lavoro e rafforzano l'automazione basata su eventi in ambienti ibridi e multi-cloud. Gli sviluppi principali includono:
- AI workflow creator: uno strumento di AI generativa che consente agli utenti di creare e modificare flussi di lavoro utilizzando prompt in linguaggio naturale, riducendo la configurazione manuale e accelerando lo sviluppo dei flussi di lavoro.
- AI access control: funzionalità di governance che aiutano le organizzazioni a gestire e proteggere l'uso delle capacità di AI generativa negli ambienti Control-M.
- Nuovo dashboard di osservabilità: un'interfaccia migliorata che offre visibilità centralizzata su flussi di lavoro, prestazioni del sistema e stato dell'automazione.
- Flussi di lavoro basati su eventi: capacità avanzate di orchestrazione basata su eventi consentono ai flussi di lavoro di attivarsi dinamicamente in risposta a eventi di sistema in tempo reale, migliorando la reattività e l'efficienza operativa.
Panoramica di Control-M Data Assurance
Control-M Data Assurance aggiunge la convalida integrata dei dati all'automazione dei flussi di lavoro, aiutando i team a confermare l'accuratezza dei dati durante l'esecuzione dei processi.
Le funzionalità principali sono:
- Automatizzato: i controlli di convalida vengono eseguiti come parte del flusso di lavoro, offrendo agli utenti un unico punto per visualizzare i risultati sulla qualità dei dati.
- Completo: i dati si spostano in modo affidabile tra diversi sistemi e applicazioni, con visibilità continua su ogni fase.
- Accessibile: il data assurance si integra nei flussi di lavoro esistenti, così i team non hanno bisogno di codifica aggiuntiva o competenze di data science.
I vantaggi principali includono:
- Ridurre rischi e costi: identifica e blocca i dati errati tempestivamente per prevenire errori di elaborazione, scadenze mancate e spese inutili.
- Risparmiare tempo e semplificare il lavoro: aggiungi la convalida direttamente nei flussi di lavoro Control-M senza script personalizzati o configurazioni complesse.
Orchestrazione ibrida e multi-cloud
Control-M offre capacità di deployment migliorate per ambienti cloud e ibridi, con una scalabilità superiore. La piattaforma supporta modelli di deployment adattabili che soddisfano requisiti infrastrutturali variabili tra le organizzazioni. Le capacità di transizione SaaS offrono un percorso di migrazione semplificato mantenendo le funzionalità e le proposte di valore esistenti.
Le integrazioni chiave rafforzano le capacità di Control-M collegandosi con strumenti specializzati, inclusi CyberArk per la gestione della sicurezza e soluzioni di monitoraggio delle prestazioni applicative come Datadog, AppDynamics e Dynatrace.
Queste integrazioni estendono le capacità di monitoraggio e sicurezza della piattaforma all'interno degli stack tecnologici aziendali esistenti.
Ulteriori letture
- I migliori strumenti di automazione dei processi IT
- I principali casi d'uso dell'automazione IT
- Confronta i migliori software di automazione IT
Cita questa ricerca
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Control-M per l'automazione del carico di lavoro aziendale}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/control-m}},
note = {AIMultiple. Consultato il 5 Marzo 2026}
}Collegamenti di riferimento
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.