Die Automic Release Automation Alternative
Migrieren Sie von Automic ARA zu Cloudomation Engine.
Erhalten Sie eine Lösung, die Sie genau auf Ihre Anforderungen anpassen können.
Komplexe Deployments. Viele Deployment Targets. Zahlreiche Abhängigkeiten. Viele Varianten. Das zu automatisieren ist schwierig.
Kunden, die ihre Automic ARA Lösung mit Cloudomation Engine abgelöst haben, waren deshalb lange auf der Suche nach Alternativen. Denn: Automic ARA kann viel. Mit Cloudomation Engine gibt es endlich eine Alternative, mit der Sie die gleiche Komplexität abbilden können wie mit ARA.
- Dank der Nutzung von Python als Automatisierungssprache (anstatt Automic Script) ist Cloudomation Engine deutlich zugänglicher.
- Erstellen und erweitern Sie die Automatisierungen selbst. Gerne mit unserer Unterstützung, aber immer mit dem Ziel, Ihre Unabhängigkeit von teuren Consultants zu wahren.
- Dazu ist Cloudomation Engine um größenordnungen leichtgewichtiger in der Installation und Wartung, sowie preislich auf den Mittelstand ausgerichtet, den wir langfristig als unsere Hauptzielgruppe sehen.
Warum Cloudomation?
- Mit Python ist die Automatisierung komplexer Prozesse schneller und mit weniger Schritten möglich als mit anderen Automatisierungslösungen
- Kein starres Modell wird vorgegeben sondern der Prozess wird punktgenau nach Ihren Anforderungen aufgesetzt
- Dank breiter Integrations-Features inklusive API-Manager ist die Anbindung verschiedenster Tools und Systeme in der Prozesskette einfach möglich
Vergleichen: Cloudomation Engine vs. Automic Automation
Feature
Cloudomation Engine
Automic Automation
Code-basierte Automatisierung
Individuell mit Python.
Anbieterspezifische Scriptsprache, die erlernt werden muss und Einschränkungen mit sich bringt.
Agentless Automation
Auf dem Zielsystem muss kein Agent oder keine sonstige Komponente laufen, um die Automatisierung zu ermöglichen. Nur Erreichbarkeit über das Netzwerk und Remote-Zugriff muss gegeben sein.
Installation
Einfach. Über Docker Compose.
Komplex. Benötigt viele Komponenten. Für Datenbank-Backend zusätzliche Lizenzen benötigt (Oracle, MS SQL, DB2).
Wartung
Einfach
Aufwändig
Git-Integration
REST API
Custom REST API
Beliebige Daten und Parameter können entgegen genommen, beliebige Responses definiert werden.
Benutzerdefinierte und dynamische Eigenschaftswerte
Eigenschaften, die Sie zur Parametrisierung von Verteilungen und Komponenten benötigen, können hinzugefügt werden. Das Datenmodell, das Anwendungen und Komponenten beschreibt, ist vollständig anpassbar.
Beispielsweise ist die Eigenschaft "Version" eine Standardeigenschaft für eine Anwendung, die zur Parametrisierung von Deployments verwendet werden kann. Sie können auch benutzerdefinierte Eigenschaften hinzufügen, z. B. "Lizenzinformationen", "Datenbank-Backend-Typ", "Standort des Rechenzentrums" und "Kundeninformationen". Das Datenmodell ist vollständig anpassbar, sodass Sie Eigenschaften erweitern, aber auch entfernen können. Eigenschaften können auch dynamisch während eines Workflows erstellt werden, z. B. beim Auslesen von Properties aus einer Datenbank, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten unterschiedliche Felder enthalten können, oder wenn bestimmte Properties nur für einzelne / spezielle Deployments erstellt werden.
Können hinzugefügt werden. Das Datenmodell ist nicht anpassbar.
Schnittstellen-Mocking
Verwendung von Mock-Objekten für Tests, um ein bestimmtes Verhalten nachzustellen.
Schnittstellen-Analyse
Informationen über Systeme sammeln und Aktionen ausführen können.
Eingeschränkt
Schnittstellen-Monitoring
Monitoring von Systemen sowie Benachrichtigungsmöglichkeit, wenn bestimmte Bedingungen zutreffen.
Live Monitor
Ausführungen anzeigen lassen, die gerade laufen oder beendet wurden.
Role Based Access Control
Automatisches Rollback
Rollback von ausgeführten und laufenden Prozessen.
Snapshots
Zustand einer Umgebung zu einer gewissen Zeit erfassen. Je nach Kundenwunsch ist eine Erweiterung möglich.
Zustand einer Umgebung zu einer gewissen Zeit erfassen.
Scheduling
Ausführung zu bestimmten Zeiten oder Zeitintervallen.
Notifications
Plugins
Ja, von Cloudomation entwickelte Erweiterungen stehen zur Verfügung.
Community-Plugins
Was Kunden über Cloudomation Engine sagen
★★★★★
„Cloudomation Engine zu lernen war für mich wie der Umstieg von Duplo zu Lego Technik. Ich kann jetzt sehr viel coolere Dinge bauen als davor.“
Gerald
AI Workflow Designer bei apsa personnel concepts GmbH
★★★★★
„Cloudomation spart uns viel Zeit und erleichtert den Arbeitsalltag. Die Software unterstützt uns bei der Überwachung von unseren Prozessen und hilft uns Fehler zu vermeiden.“
René
Operator bei MORAWA GmbH & Co KG
Features
Die wichtigsten Features im Überblick.
Managed Cloud, Managed On-Premise, Self-Hosted On-Premise
Entscheiden Sie über Ihr bevorzugtes Hosting.
Python-basiert
Meistern Sie Komplexität mit der Hilfe von Python. Limitierungen in der Funktionalität gehören der Vergangenheit an.
Selbstreparatur-Mechanismen
Machen Sie Ihre Automatisierung widerstandsfähig. Mit intelligenten Selbstreparaturmechanismen im Fehlerfall, durch Wiederholungen, Userinteraktion und Savepoints.
Git Integration
Nutzen Sie alle Versionskontroll-Features von Git.
Agentless Automation
Überspringen Sie komplizierte Installationen, Konfigurationsprozesse und die Verwaltung von Software auf dem Zielsystem. Informationen werden ohne proprietären Agenten übertragen.
Role Based Access Control
Legen Sie individuell fest, wer welche Berechtigungen hat und auf Funktionen zugreifen darf.
Visualisierung
Sehen Sie visuell, wie sich Ihre Automatisierung verhält. Damit ist sofort verständlich, wann was wie und wo ausgeführt wird.
Schemavalidierung
Validieren Sie Daten anhand definierter Schemata. Stellen Sie sicher, dass Daten für die weitere Verarbeitung in den richtigen Datentyp umgewandelt werden.
Secret Management
Speichern Sie vertrauliche Informationen sicher und zentral in einem Vault. Secrets werden nur während einer Ausführung eines Flows verwendet und nie in Cloudomation Engine gespeichert oder angezeigt.
Integration von Tools
Integrieren Sie Software und Systeme mit Konnektoren, Webhooks und APIs. Mocken, überwachen und analysieren Sie Schnittstellen und erhalten Sie eine Nachricht bei Änderungen.
Flexibles Scheduling
Durch Python haben können Sie den Scheduler so definieren, wie Sie in haben wollen. Legen Sie einen präzisen Plan für die Ausführung eines Flows fest: In einem fixen oder flexiblen Intervall (Minute, Stunde, Tage…) oder über die Abfrage eines Drittsystems.
API-Management
Erstellen und verwalten Sie REST-APIs. Verwenden Sie Webhooks auf Knopfdruck.
Cloudomation Engine noch besser kennenlernen
Cloudomation Engine
- Prozesse mit hohem Komplexitätsgrad automatisieren
- Integration über verschiedene Plattformen hinweg
- Ereignisgesteuerte Ausführung
FAQ
Ein Deployment Target ist ein Ort, an dem Software installiert wird – das kann ein Server sein, das können aber auch mehrere Server oder VMs sein. Es könnten beliebig viele Deployment Targets über Cloudomation Engine automatisiert werden.
Ja. Eine Komponente kann auf mehrere verschiedene Server deployed werden. Es können auch mehrere Komponenten auf einem Server deployed werden oder eine Komponente auf einen eigenen Server plus weitere auf einen gemeinsamen etc. Wie und wohin die Software deployed wird, ist vollständig anpassbar.
Keine. Cloudomation automatisert agentless. Auf den Deployment Targets müssen keine Agents vorinstalliert werden. Cloudomation kann sich z.B. über ssh agentless mit einem Server verbinden und dort Software installieren. Cloudomation kann auch direkt die APIs von Cloud-Anbietern oder Virtualisierungstechnologien ansprechen und die Infrastruktur erstellen, auf der dann Software installiert wird.
Es kann eine beliebige Error-Catching-Logik eingebaut werden. Grundsätzlich geben alle Konnektoren Fehler weiter, die ihnen „begegnen“, sodass über die Python-Logik in Cloudomation Engine definiert werden kann, wie mit Fehlern umgegangen werden soll. Sie können auch eine allgemeine Fehlerbehandlungslogik verwenden, die unabhängig von konkreten Fehlern definiert (wenn z.B. nicht gewusst wird, welche Fehler auftreten können), wie vorgegangen werden soll – beispielsweise, dass Benachrichtigungen versendet werden.
Logs werden auf dem Cloudomation Server gespeichert. Es gibt eine Log-Expiry-Logik, die angepasst werden kann. Grundsätzlich empfehlen wir, ältere Logs vom Cloudomation Server zu löschen. Es kann eine Log-Archivierungslogik eingebaut werden, die Logs in einen Log-Server oder in ein Log-Archiv schreibt.
Grundsätzlich gibt es keine Grenzen auf Softwareseite, aber die Performance hängt stark davon ab, wie viele Daten und in welcher Größe diese übertragen werden. Je nach den zu übertragenden Datenmengen muss auch der Cloudomation Server entsprechend „gesized“ werden.
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