Formation BMC Control-M 22: Fundamentals Automation API Developing
Informations générales
Objectifs
Après ce cours, vous serez capable de :
- Décrire l'architecture et les rôles de Control-M
- Accéder à l'interface web de Control-M
- Comprendre l'objectif et l'utilisation de l'API d'automatisation Control-M (Control-M Automation API)
- Expliquer les services de l'API d'automatisation Control-M
- Utiliser les services Environment, Session, Build, Run et Deploy
- Utiliser le format JSON pour créer des jobs Control-M sous forme de code (Jobs-as-Code)
- Utiliser un descripteur de déploiement pour modifier le code afin de le rendre conforme aux normes de différents environnements
- Comprendre comment construire un pipeline CI/CD pour automatiser le déploiement de code
Public
Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :
- Développeurs d'API automation
Prérequis
Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :
- Control-M 22: Overview (WBT)
- Control-M 22: Concepts for Operators and Schedulers (WBT)
- Control-M 21.x: Comparing Web Interface with Client Interface (WBT)
Programme de la formation
En accédant aux fonctionnalités de Control-M via son API d'automatisation (Automation API) depuis le portail en libre-service pour les développeurs, ces derniers peuvent gérer l'orchestration des workflows, renforçant ainsi la dimension libre-service des processus DevOps de l'entreprise.
Cette formation d'une journée, animée par un instructeur, couvre les concepts fondamentaux de l'API d'automatisation Control-M, la rédaction de définitions de jobs au format JSON, la gestion des environnements, la validation et l'exécution des fichiers de définition, ainsi que la consultation de ces définitions au sein de l'environnement Control-M.
Le programme aborde également le déploiement et l'exécution de services. Enfin, les participants découvriront les définitions de jobs avancées et l'utilisation des descripteurs de déploiement.
Getting Started With Control-M Automation API
- Explain the purpose of, and differentiate between Control-M and Control-M SaaS
- List the interfaces that can be used to access Control-M
- Explain the purpose of Control-M Automation API
- Explain the purpose of the Control-M Automation API Services
- Access Control-M Automation API documentation
- Install the Automation API command line interface
- Generate an API Token
- Access and use the Control-M Swagger UI
- Use the Environment Service to connect an Automation API command line interface environment to the Control-M/EM
- Use the Session Service to log in to Control-M and create a session token
Developing Jobs Using Automation API
- Explain the process to build, deploy, and run Jobs-as-Code
- Explain what Control-M Workbench is, and how to install it
- Explain key Control-M concepts:
- Folders and jobs
- Workspaces
- New Day Process (NDP)
- Viewpoints
- Define folders and jobs in the Planning domain of Control-M
- Define folders and jobs in JSON code
- Use the Build Service to validate JSON code
Running Jobs
- Use the Run Service to run folders and jobs in a Control-M environment
- Use the Deploy Service to deploy folders and jobs to a Control-M environment
Writing Jobs-as-Code
- Define Defaults in code to simplify Jobs-as-Code creation
- Define dependencies between folders and jobs
- Define folder and job schedules
- Utilize the Control-M Python Client to define folders and jobs
Using the Deploy Descriptor
- Understand and use Automation API Deploy Descriptors
- Assign, replace, and add attributes when modifying code with a Deploy Descriptor
- Use JSON Path to identify attributes
- Filter which jobs and folders should be modified by using ApplyOn
Méthode pédagogique
Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.
Méthode d'évaluation
Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.
Suivre cette formation à distance
- Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
- Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
- Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
- Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
- Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
- Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
- Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
- Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
- Horaires identiques au présentiel.
Mis à jour le 24/06/2026
Le contenu peut faire l'objet de légères adaptations selon les besoins et la progression des participants.