Orchestrieren Sie den Datenfluss über Ihre gesamte Big Data-Pipeline
Big Data Pipeline Orchestration, eine Lösung innerhalb von Universal Automation Center (UAC), hilft DataOps-Teams, Automatisierungssilos zu durchbrechen und End-to-End-Pipelines zentral zu steuern. Datenteams sind so in der Lage, komplexe hybride IT-Workflows einzurichten und zu verwalten, automatisierte IT-Prozesse zu überwachen und mit proaktiven Warnmeldungen schnell zu reagieren, um die Pipeline intakt zu halten und den Datenfluss sicherzustellen.
Data Pipeline Orchestration setzt neue Maßstäbe
Sind Sie bereit, die Ops, d. h. die Betriebsprozesse, in DataOps zu überführen?
- Eine einheitliche Plattform zur Verbindung von Daten-, Entwickler-, Betriebs- und Cloud-Teams
- Zentrale Verwaltung der Automatisierung in hybriden Umgebungen (lokal und Cloud)
- Ereignisgesteuerte Events und Trigger für einen Datenfluss in Echtzeit
- Überwachung der Pipeline mit Dashboards, Analysen und proaktiven Warnmeldungen
- Operationalisierung von DataOps-Methoden – mit Data-Lifecycle-Management
- Simulationen für den Test eines jeden einzelnen Schritts in Ihrem Data-Workflow
- Container-basiertes Workload-Management
- Visueller Drag-and-Drop-basierter Workflow-Designer
- Vorkonfigurierte Integration von Data-Pipeline-Tools
- SaaS-basierte oder On-Prem-Implementierungsoption
Verbinden Sie sich mit jeder Plattform oder Anwendung – vom Mainframe bis zur Cloud – und planen Sie Ihre Jobs automatisch.
Es besteht keine Notwendigkeit, bestehende Data-Management-Tools zu ersetzen. UAC lässt sich in Ihre bestehende Data-Toolchain integrieren und koordiniert dann die Automatisierung innerhalb dieser Toolchain. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für benutzerdefinierte Skripte, umständliche Open-Source-Scheduler oder die Verwaltung einer Vielzahl toolspezifischer, integrierter Job-Scheduler.
- Integrieren Sie UAC in jede Plattform oder Anwendung innerhalb Ihrer hybriden IT-Umgebung
- Nutzen Sie vorkonfigurierte Out-of-the-Box-Designs Integration von Data-Pipelines
- Integrationen mit Vorlagen und umfassender Dokumentation einfach selbst erstellen
- Integrationsvorlagen aus dem Community-gestützten Stonebranch Integration Hub herunterladen
Datenfluss in Echtzeit
Nutzen Sie moderne ereignisbasierte Trigger, um die Echtzeit-Automatisierung von Datenbewegungen in Ihrer gesamten hybriden IT-Data-Pipeline zu ermöglichen. Die traditionelle zeitbasierte Automatisierung wird damit überflüssig. Versorgen Sie interne Stakeholder und externe Kunden immer zum richtigen Zeitpunkt.
DataOps-fähig – einfache Verwaltung des Data-Lifecycles
Verwalten Sie Ihre Data-Pipeline mit einem DevOps-ähnlichen Ansatz, der Pipelines-as-Code unterstützt. Nutzen Sie integrierte Funktionen für die Verwaltung des Entwicklungslebenszyklus, d. h. für die Koordination von Entwicklung, Tests und Produktion. Diese Funktionen umfassen die Versionierung für eine End-to-End-Orchestrierung.
Proaktive Überwachungs- und Kontrollfunktionen
Greifen Sie auf visuelle Dashboards und Drilldown-Berichte zu, die Hilfeststellung in Echtzeit, SLA-Überwachung und Kontrolle für alle Ihre betrieblichen Prozesse ermöglichen. Nutzen Sie proaktive Warnungen, um Probleme an der Wurzel zu packen und schneller als je zuvor Lösungen zu finden.
Integrierter Managed File Transfer
Es sind keine separaten Tools erforderlich, um Quelldaten in die Data-Pipeline zu verschieben. Die proprietäre Managed File Transfer (MFT) Lösung von Stonebranch bietet eine verschlüsselte, komprimierte und fehlertolerante Übertragung und übertrifft so herkömmliches FTP bei weitem.
Success Story Video (Erfahrungsbericht)
VIP Vermont Information Processing Goes Beyond Workload Automation into Data Pipeline Orchestration
VIP, ein führendes Softwareunternehmen in der Getränkeindustrie, zentralisiert die Steuerung seiner Automatisierungsprozesse, um Data-Pipelines zu orchestrieren sowie sogenannte Citizen Automators (technisches Fachpersonal) zu befähigen, Hunderttausende von Dollar zu sparen. In diesem Interview mit Helen Pampinella, Chief Data Architect und Integrations Architect/Database Engineer bei VIP, erfahren Sie mehr über den VIP-Weg von der Automatisierung zur Orchestrierung.
Whitepaper
How to use DataOps to achieve enterprise-wide visibility, control, and scalability of your data pipelines
Die Steuerung von Data-Pipelines ist äußerst komplex. Sie beruht auf manuellen Prozessen, benutzerdefinierten Integrationen und integrierten Job Schedulern, wodurch die Daten mit zunehmender Art und Menge immer umfangreicher werden. In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie mit DataOps unternehmensweite Transparenz, Steuerung und Skalierbarkeit Ihrer Data-Pipelines erreichen und gleichzeitig Daten in Echtzeit an Geschäftskunden liefern können.
Blog-Beitrag
„Automate Big Data Pipelines: End-to-End Orchestration“
Die Unternehmen von heute haben einen unerschöpflichen Bedarf an Analysen und geschäftlichen Daten. Das ist der Grund, warum die Investitionen in Big Data- und IoT-Projekte in die Höhe schnellen. Für die IT Ops-Teams heißt das, dass die Automatisierung von Big Data-Pipelines im gesamten Unternehmen zu einer der wichtigsten Prioritäten geworden ist. Erfahren Sie, wie Sie mit einer IT-Automatisierungsplattform die für die Steuerung und Pflege der Data-Pipeline für Big Data erforderliche Automatisierung zentral verwalten und orchestrieren können.
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Komplexe Automatisierungs-Workflows können wirklich beeindruckend sein. Dies gilt insbesondere, wenn sie mehrere Systeme in einer hybriden IT-Umgebung umfassen. In diesem Artikel stellen wir einige besonders gelungene Workflows vor, die Ihnen einen Eindruck davon vermitteln, was mit Universal Automation Center (UAC) möglich ist.
Teil einer Full-IT-Automatisierungsplattform
Die Orchestrierung der Big Data-Pipeline ist ein wichtiger Pfeiler innerhalb von Stonebranch Universal Automation Center (UAC). Diese moderne Automatisierungsplattform ermöglicht eine Echtzeit-Verwaltung und -Steuerung von Prozessen in jeder On-Prem-, Cloud- oder Hybrid-IT-Umgebung. Im Folgenden finden Sie weitere Informationen über die Lösungsmodule von UAC.
Universal Controller
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