Control-M per l'automazione dei carichi di lavoro aziendali
Control-M di BMC Software aiuta i team a coordinare e automatizzare i flussi di lavoro di dati e applicazioni in ambienti diversi, inclusi mainframe, cloud e sistemi ibridi. Offre agli utenti un unico punto per programmare i job, monitorare l'avanzamento e gestire le dipendenze.
La piattaforma si connette anche con servizi cloud diffusi, strumenti per i dati e sistemi DevOps, semplificando la gestione dei processi produttivi 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 monitorare e gestire i processi produttivi, semplificando il tracciamento dell'avanzamento 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 pipeline di dati, trasferimenti sicuri di file e integrazione con un'ampia gamma di strumenti aziendali.
Integrazioni
L'automazione dei carichi di lavoro di Control-M si integra con i principali servizi cloud, tra cui Azure e Google Cloud, per eseguire flussi di lavoro tra diversi provider cloud. Le integrazioni con le piattaforme dati includono Airflow, Snowflake e Azure Data Factory per garantire la compatibilità con le architetture dello stack dati esistenti. Il supporto agli strumenti DevOps copre Jenkins, GIT e le piattaforme CI/CD per l'integrazione nei processi di sviluppo.
L'integrazione con la sicurezza include CyberArk per la gestione degli accessi e i requisiti di conformità. La configurazione basata su codice della piattaforma supporta il controllo di versione e i test all'interno dei cicli di vita dello sviluppo software. Le capacità di integrazione estendono l'automazione attraverso ambienti applicativi e dati, sfruttando al contempo gli investimenti tecnologici esistenti.
Il sistema mantiene la compatibilità sia con i sistemi mainframe legacy sia con le moderne applicazioni cloud-native attraverso approcci di integrazione standardizzati.
Aggiunte recenti come AWS Bedrock, Google Vertex IA e CrewAI abilitano flussi di lavoro incentrati sull'IA e l'orchestrazione multi-agente, consentendo ai team di coordinare più agenti IA all'interno di processi automatizzati complessi.
Vantaggi di Control-M
- Control-M consente una facile definizione e programmazione dei job, un archivio centrale sicuro per le connessioni ai siti FTP e la riesecuzione automatica dei job falliti.
- Gli utenti trovano l'interfaccia di Control-M intuitiva, con funzionalità per pianificare, monitorare e gestire facilmente i job, inclusi avvisi per job falliti o in ritardo.
- Control-M è apprezzato per la sua capacità di gestire quotidianamente elevati volumi di job, per il design intuitivo che richiede tempi di formazione ridotti e per funzionalità come le notifiche 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 job 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, macchinosa la struttura dei report e segnalano una curva di apprendimento ripida e una 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 tramite Control-M/Enterprise Manager, mentre l'esecuzione è distribuita su più server e agenti.
Componenti principali
Control-M/Enterprise Manager (Control-M/EM)
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 infrastrutturali che gestiscono la comunicazione e il flusso di dati tra i componenti.
Control-M/Server
Questo componente funge da motore di schedulazione. Gestisce la programmazione dei job, 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 job 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 sia Control-M for z/OS su mainframe.
Control-M/Agent e Remote Hosts
Questi componenti eseguono i job in base alle istruzioni ricevute dal Control-M/Server assegnato. Le organizzazioni possono installare gli agenti direttamente su ciascuna macchina o utilizzare i Remote Hosts per un'esecuzione senza agenti. Gli agenti supportano anche funzioni aggiuntive come contatori, più tipi di notifica e plug-in per applicazioni specifiche.
Sottocomponenti di Control-M/EM
I client Control-M/EM includono interfacce multiple per diversi ruoli utente:
- Control-M per la definizione della produzione e il monitoraggio
- Configuration Manager per la gestione del sistema e la sicurezza
- Self-service per l'analisi dei servizi via web
- Workload Change Manager per le richieste di modifica dei flussi di lavoro
- API di automazione per sviluppatori e integrazione DevOps
I server Control-M/EM gestiscono la comunicazione e le funzioni specializzate:
- Il GUI Server gestisce la comunicazione client-server con capacità di bilanciamento del carico
- Il 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
- Il 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 di sistema e a migliorare l'efficienza complessiva dell'ambiente.
Servizi 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 il controllo dello stato del sistema e diversi servizi specializzati per la validazione, il reporting e l'analisi dei flussi di lavoro. Il Services Configuration Agent monitora tutte le operazioni dei servizi per garantirne il corretto funzionamento.
Servizi Control-M/Server
I servizi server sono responsabili di funzioni come l'instradamento delle richieste, la gestione dei job e la schedulazione. Includono un API Gateway per instradare le richieste, un Job Info Service per gestire log e dati dei job, un Job Order Service per gestire le richieste dei job e un Scheduling Service che gestisce temporizzazioni e dipendenze. Questi servizi operano in modo indipendente ma rimangono sincronizzati tramite messaggistica Kafka.
Figura 1: Design dell'architettura di Control-M.1
Control-M per Big Data
Control-M aiuta le organizzazioni a gestire e automatizzare i flussi di lavoro sui dati in ambienti di elaborazione su larga scala. Semplifica il modo in cui i team costruiscono ed eseguono le pipeline di dati, riducendo lo sforzo necessario per spostare i dati dalla raccolta all'analisi.
La piattaforma si connette con i più diffusi strumenti per big data per coordinare attività di elaborazione complesse e mantenere i flussi di lavoro affidabili. Offre agli utenti una visione chiara di ogni fase della pipeline di dati, aiutandoli a monitorare l'avanzamento e a risolvere rapidamente i problemi che potrebbero influire sulle operazioni critiche sui dati.
Gestendo la schedulazione, le dipendenze e l'automazione, Control-M consente un'elaborazione dei dati coerente ed efficiente in tutto l'ecosistema big data dell'organizzazione.
Trasferimento file gestito di Control-M
Il trasferimento file gestito di Control-M offre funzionalità di spostamento sicuro dei file integrate con l'orchestrazione dei flussi di lavoro. Il sistema supporta molteplici protocolli, tra cui SFTP, FTP su SSL, AS2 e crittografia PGP per una trasmissione sicura dei dati. L'integrazione con lo storage cloud include Amazon S3, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage, Oracle Cloud Storage e Microsoft SharePoint.
La soluzione garantisce la 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 sia sui carichi di lavoro correlati.
Il sistema include funzionalità self-service che consentono a team interni e partner esterni di gestire i trasferimenti di file in modo indipendente. Analisi avanzate e dashboard personalizzabili permettono il monitoraggio delle operazioni di trasferimento file attraverso infrastrutture cloud e on-premise.
Figura 2: Grafico che mostra i processi di trasferimento file gestito di 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 di versione e i test. Gli sviluppatori possono scrivere i job 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 il testing automatizzato utilizzando framework di test consolidati. Le capacità di deployment si estendono agli ambienti downstream attraverso pratiche standard di distribuzione del software.
Le soluzioni della community includono attività operative come il monitoraggio dello stato degli agenti, la schedulazione senza agenti, la gestione delle policy sui carichi di lavoro e le modifiche ai ruoli utente. Esempi di integrazione CI/CD coprono pipeline GitLab, utility di pulizia cartelle e 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 con Terraform. L'integrazione con IDE fornisce accesso alle funzioni di Control-M e snippet di codice negli ambienti di sviluppo. Le connessioni al API gateway consentono di accedere ai servizi REST di Control-M attraverso piattaforme aziendali di gestione delle API.
Guarda il video qui sotto per vedere come funziona nella pratica l'approccio job-as-code.
Control-M per SAP
Control-M per SAP gestisce l'orchestrazione dei flussi di lavoro in ambienti SAP, inclusi SAP BTP, SAP ECC, SAP S/4HANA, SAP BW e sistemi di archiviazione dati. La soluzione offre un'integrazione nativa con i sistemi SAP supportando al contempo il modello RISE with SAP. Le definizioni dei job possono essere importate nei flussi di lavoro SAP esistenti utilizzando gli strumenti di conversione di Control-M.
La piattaforma gestisce processi quali order-to-cash, procure-to-pay, buste paga, 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, fornendo visibilità su sistemi SAP e non SAP.
Le implementazioni dei clienti includono la schedulazione globale di job SAP in più stabilimenti produttivi, con decine di migliaia di job SAP e operazioni di trasferimento file gestito. I team, inclusi specialisti di supporto, creazione di job e SAP, possono collaborare tramite l'interfaccia unificata della piattaforma. Le capacità di integrazione si estendono a prodotti come Informatica insieme ai sistemi SAP.
Aggiungi come fonte preferitaControl-M per mainframe
Control-M per mainframe fornisce l'orchestrazione dei flussi di lavoro per 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 flussi di lavoro e pipeline di dati dal mainframe al cloud.
La piattaforma supporta la migrazione delle applicazioni mainframe verso ambienti cloud, ottimizzando l'esecuzione dei flussi di lavoro per ridurre i costi di elaborazione e rispettare gli accordi sui livelli di servizio.
La gestione dei report include funzionalità di raccolta, recupero, distribuzione e archiviazione per ridurre i costi di storage e distribuzione. La gestione JCL garantisce un linguaggio di controllo job gratuito da errori nei flussi di lavoro applicativi, eliminando le procedure di riavvio manuale.
Le aziende possono sfruttare Control-M per consolidare gli strumenti di schedulazione tra mainframe, sistemi distribuiti e ambienti cloud in un'interfaccia unificata. La gestione dei job di produzione include job mainframe, Informatica e altri 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 guidata dagli eventi
Il rilascio di Control-M SaaS 26.01 a gennaio 2026 ha introdotto ulteriori funzionalità basate sull'IA che semplificano lo sviluppo dei flussi di lavoro e rafforzano l'automazione basata sugli eventi in ambienti ibridi e multi-cloud. Gli sviluppi principali includono:
- Creatore di flussi di lavoro IA: uno strumento di IA 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.
- Controllo accessi IA: funzionalità di governance che aiutano le organizzazioni a gestire e proteggere l'uso delle capacità di IA generativa negli ambienti Control-M.
- Nuova dashboard di osservabilità: un'interfaccia migliorata che offre visibilità centralizzata su flussi di lavoro, prestazioni di sistema e stato dell'automazione.
- Flussi di lavoro guidati dagli eventi: capacità di orchestrazione basata sugli eventi migliorate 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 validazione integrata dei dati all'automazione dei flussi di lavoro, aiutando i team a confermare l'accuratezza dei dati mentre i processi sono in esecuzione.
Le caratteristiche principali sono:
- Automatizzato: i controlli di validazione 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 ulteriore codifica o competenze di data science.
I vantaggi principali includono:
- Ridurre rischi e costi: identificare e bloccare tempestivamente i dati errati per prevenire errori di elaborazione, scadenze mancate e spese non necessarie.
- Risparmiare tempo e snellire il lavoro: aggiungere la validazione 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 i diversi requisiti infrastrutturali delle organizzazioni. Le capacità di transizione al SaaS offrono un percorso di migrazione semplificato, mantenendo al contempo le funzionalità e le proposte di valore esistenti.
Le integrazioni chiave rafforzano le capacità di Control-M collegandolo con strumenti specializzati, tra cui 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.
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