O IBM Databand oferece maior integração com o Control-M, proporcionando um entendimento abrangente da integridade e do desempenho do fluxo de trabalho dos dados.
As equipes de dados utilizam o Control-M para agendamento e monitoramento eficientes dos trabalhos, ajudando a garantir fluxos de trabalho automatizados e reduzindo o esforço manual. No entanto, elas podem enfrentar demora na detecção de problemas, lentidão na análise da causa raiz, possíveis falhas na qualidade de dados e dificuldades na otimização do desempenho.
É aí que o Databand ajuda.
A integração do Control-M com o Databand oferece observabilidade contínua e visibilidade em tempo real sobre os fluxos de trabalho, melhorando a confiabilidade e a eficiência de seu ambiente do Control-M de forma geral.
Receba insights aprofundados sobre métricas de desempenho com alertas de anomalias, para otimizar seus fluxos de trabalho de forma proativa.
Trabalhe com qualquer ferramenta de orquestração, integração de dados ou automação de fluxos de trabalho que você possa estar utilizando, incluindo o Control-M, reunindo todos os seus dados de monitoramento no mesmo local.
Identifique rapidamente a causa exata dos problemas com registros e rastreamentos abrangentes, levando a resoluções mais rápidas.
A integração dos recursos de observabilidade do Databand com seu pipeline de dados do Control-M é um processo no-code simples, que leva apenas cinco minutos para ser configurado.
1. Insira as credenciais do Control-M
Selecione a opção de integração do Control-M e insira detalhes como o URL do EM e o token da interface de programação de aplicativos (API).
2. Selecione os ativos
Em seguida, selecione os ativos que devem ser sincronizados e monitorados pelo Databand.
O alerta de anomalias com o Databand identifica os desvios nos fluxos de tarefas do Control-M de maneira proativa, permitindo a detecção e a resolução rápida dos problemas.
O Databand exibe detalhes de tempo de execução do Control-M, incluindo a duração e o estado da execução, para monitoramento contínuo.
Acesse os detalhes do registro em cada tarefa para oferecer insights sobre a integridade e o desempenho do pipeline de dados em um nível muito mais aprofundado.