Demo-Bereitstellung

Die Demobereitstellung bietet eine optimierte Benutzeroberfläche mit einem vordefinierten Beispieldataset. Es bietet einen End-to-End-Workflow zum Bereitstellen der Dataform-Pipelines des Cortex Framework für die Orchestrierung und zum Initialisieren der entsprechenden BigQuery-Datasets mit Beispieldaten.

Achtung: Die Demobereitstellung ist nicht für Produktionsumgebungen geeignet. Informationen zu Produktionsbereitstellungen finden Sie unter Cortex Framework-Bereitstellung.

Hinweis

Prüfen Sie, ob Sie die auf der Seite Voraussetzungen beschriebenen Voraussetzungen erfüllen, bevor Sie mit der Bereitstellung der Demo fortfahren.

Erforderliche IAM-Rollen und ‑Berechtigungen abrufen

Rufen Sie die erforderlichen IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management) ab, um Cortex Framework-Inhalte im Zielprojekt Google Cloud bereitzustellen.

Rollen für das Zielprojekt

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für das Zielprojekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Bereitstellen des Cortex Framework benötigen:

• BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser)
• BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor)
• Dataform-Bearbeiter (roles/dataform.editor)
• Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Hinweis :Die Rolle „Service Usage Admin“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) wird während der Ausführung des Cortex Framework-Bereitstellungsskripts für die automatische Aktivierung der folgenden Google Cloud-APIs verwendet: dataform.googleapis.com, bigquery.googleapis.com und cloudresourcemanager.googleapis.com. Wenn die Organisationsrichtlinien Ihrer Organisation die Erteilung dieser Berechtigung an Nutzer nicht zulassen, können Sie die erwähnten APIs alternativ manuell aktivieren, bevor Sie das Bereitstellungsskript für das Cortex Framework ausführen.

Optional: Erforderliche IAM-Rollen für eine Demobereitstellung mit einem Dienstkonto abrufen

Die folgenden Rollen sind nur bei einer Demobereitstellung mit dem optionalen Parameter --service_account erforderlich. Wenn Sie bei der Demobereitstellung ein Dienstkonto angeben, wird die Ausführung der Datenpipelines nach der Bereitstellung vereinfacht, da die Konfiguration für die Planung der Workflow-Ausführung erstellt wird. Diese Rollen sind für Bereitstellungen ohne die --service_account-Konfiguration nicht erforderlich.

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle Service Account Token Creator (roles/iam.serviceAccountTokenCreator) für Ihr Quell- und Zielprojekt zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Bereitstellen der Demo des Cortex Framework benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Bereitstellung

So erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung, synchronisieren die Abhängigkeiten und lösen die Datenpipelines aus: Verwenden Sie die uv-Scripts des Cortex Framework, um Ihre Daten-Assets zu erstellen und in Ihr Google Cloud -Projekt zu übertragen. So wandeln Sie Ihre lokalen Konfigurationen in eine aktive, skalierbare Datenarchitektur um. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Voraussetzungen unter uv-Installation.

Demobereitstellung ausführen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Bereitstellung auszulösen. Bei diesem Vorgang werden die folgenden Aktionen ausgeführt:

• Prüfen Sie, ob alle Voraussetzungen erfüllt sind.
• Laden Sie Beispieldaten in ein BigQuery-Dataset, das zu Demonstrationszwecken als Rohdatenebene dient.
• Dataform-Pipelines zum Verarbeiten der Beispieldaten über die Datenschichten des Cortex Framework erstellen.
• Erstellen Sie das Dataform-Repository und den Arbeitsbereich und synchronisieren Sie dann die kompilierten Artefakte mit dem Repository.
• Workflow-Planung erstellen und die erste Ausführung des Dataform-Workflows auslösen.

Führen Sie für die Demobereitstellung ohne Dienstkonto den folgenden Befehl aus:

uv run cortex-demo --project_id=PROJECT_ID

Führen Sie für die Demobereitstellung mit einem Dienstkonto den folgenden Befehl aus:

Hinweis: --service_account ist ein optionaler Parameter.

uv run cortex-demo --project_id=PROJECT_ID \
    --service_account="SA_DF_RUN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com"

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte BigQuery-Standorte und Unterstützte Dataform-Regionen.

CLI-Demobereitstellung: Optional können Sie eine Liste der möglichen Parameter mit dem Befehl uv run cortex-demo -h aufrufen. Weitere Informationen finden Sie unter CLI-Demo-Deployment für Cortex Framework.

Überprüfung

Nach Abschluss der Bereitstellung:

1. Öffnen Sie Dataform, um den neuen Code im Repository zu prüfen:

   1. Dataform-Repository erstellt.
   2. Entwicklungsarbeitsbereich für Dataform erstellt.
   3. Kompilierter und synchronisierter Code.

2. Dataform-Aktionen ausführen:

   Hinweis: Dieser Schritt ist optional, wenn der Parameter --service_account bei der Bereitstellung verwendet wurde.
   1. Öffnen Sie den Dataform-Arbeitsbereich.
   2. Klicken Sie auf Ausführung starten.
   3. Klicken Sie auf Aktionen ausführen.
   4. Klicken Sie auf Alle Aktionen.

   5. Klicken Sie auf Ausführung starten.

   6. Sie können die erfolgreiche Ausführung aller Aktionen in Ihrem Dataform-Repository beobachten.

3. Rufen Sie die BigQuery-Konsole auf, um die erstellten Datasets anzusehen und das Schema und die Daten zu prüfen. Erstellte Datasets:

   • cortex_demo_sap_ecc_raw: Dieses Dataset enthält die Rohdaten aus dem Quellsystem (in diesem Beispiel SAP S/4HANA).
   • cortex_demo_sap_ecc_data_foundation: Dieses Dataset stellt die Datenschicht dar, in der Rohdaten aus der Rohdatenschicht mit CDC verarbeitet werden.
   • cortex_demo_data_product: Dieses Dataset enthält die Demo-Datenprodukte „products-refined“, leistungsstarke Ansichten oder Tabellen, die für Endnutzer konzipiert sind.