Unternehmensautomatisierung mit Dynamischer Ereignisorientierter WLA (EN)

Enterprise-Automatisierung ist längst mehr als klassisches Job Scheduling. Moderne IT-Landschaften umfassen lokale Infrastrukturen, mehrere Cloud-Plattformen, umfangreiche SAP-Umgebungen, DevOps-Pipelines sowie KI- und Machine-Learning-Workloads, die zuverlässig und in der richtigen Reihenfolge orchestriert werden müssen. Laut dem Gartner Magic Quadrant for Service Orchestration and Automation Platforms werden bis 2029 90 % der Unternehmen, die heute Workload Automation einsetzen, auf Service Orchestration and Automation Platforms (SOAPs) umsteigen, um Workloads und Datenpipelines über hybride IT-Umgebungen hinweg zu orchestrieren. Wir haben die fünf Plattformen analysiert, die tatsächlich im Enterprise-Umfeld miteinander konkurrieren. Dabei betrachten wir die wichtigsten Funktionen, typische Einsatzszenarien sowie die jeweiligen Stärken und Schwächen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, was eine Automatisierungs- und Orchestrierungsplattform ausmacht, warum die Orchestrierung hybrider IT-Landschaften auf Unternehmensebene so anspruchsvoll ist, wie sie in der Praxis funktioniert und welche Plattformen dafür am besten geeignet sind.

Wenn Ihr nächtlicher SAP-Batchlauf auf dem Mainframe erfolgreich abgeschlossen wird, der davon abhängige Cloud-Analytics-Job jedoch erst startet, nachdem am nächsten Morgen jemand das Dashboard überprüft hat, kennen Sie die Folgen einer isolierten Jobsteuerung bereits. Die hybride Workload-Automatisierung schließt genau diese Lücke: Sie stellt dem IT-Betrieb eine zentrale Steuerungsebene bereit, die Jobs, Datenpipelines und Abhängigkeiten zwischen On-Premises- und Cloud-Systemen automatisch koordiniert, ganz ohne manuelle Übergaben.

Wenn Ihre Data Engineers Jobs noch manuell starten, fehlgeschlagenen Datenübertragungen hinterherlaufen oder individuelle Skripte schreiben, um Datenpipelines am Laufen zu halten, investieren sie wertvolle Engineering-Ressourcen in Aufgaben, die sich längst automatisieren lassen. Unter Datenpipeline-Automatisierung versteht man den Einsatz zeitgesteuerter oder ereignisbasierter Workflows, um Daten zwischen Systemen automatisch zu übertragen, zu transformieren und zu überwachen, ganz ohne manuelle Eingriffe. Was früher ein Wettbewerbsvorteil war, entwickelt sich heute zunehmend zum Standard.