Implementación

En esta página, se explican los pasos para implementar Cortex Framework en los datos de tu empresa.

Antes de comenzar

Antes de continuar con la implementación, asegúrate de haber completado los requisitos previos que se describen en la página Requisitos previos.

Antes de implementar Cortex Framework, las tablas pertinentes del ERP de SAP deben replicarse en BigQuery. Para obtener más información, consulta la página Fuente de datos de SAP ERP.

Implementación

Con tu entorno preparado, ya puedes ejecutar la implementación. Usa las secuencias de comandos uv de Cortex Framework para compilar y enviar tus recursos de datos a tu proyecto Google Cloud , y transforma tus configuraciones locales en una arquitectura de datos escalable y activa.

Configuración

Antes de la implementación, las capas de la base de datos y del producto de datos se configuran a través de un enfoque centralizado de configuración como código. Cortex Framework usa un archivo config/config.yaml para configurar la implementación de Cortex Framework. Este archivo contiene la asignación esencial entre tus datos de origen y el entorno de Google Clouddestino. La configuración adecuada garantiza que Cortex Framework sepa exactamente dónde encontrar tus datos sin procesar y dónde materializar las capas resultantes.

Para que la implementación de Cortex Framework sea exitosa, se deben agregar los siguientes valores obligatorios:

  • YOUR_BUILD_PROJECT_ID: Es el proyecto en el que se ejecutan la orquestación de la implementación y las secuencias de comandos de uv.
  • YOUR_SOURCE_PROJECT_ID: Es el proyecto que contiene tus datos de origen sin procesar.
  • YOUR_TARGET_PROJECT_ID: Es el proyecto de destino en el que residirán los productos de datos procesados y los conjuntos de datos de BigQuery.
  • YOUR_REPO_PROJECT_ID: Es el proyecto que aloja el repositorio de Dataform y los artefactos de implementación.

Para obtener información detallada sobre el archivo de configuración, consulta Configuración de la implementación.

Configura los roles de IAM

Configura los permisos de Identity and Access Management (IAM) necesarios para implementar contenido de Cortex Framework en los proyectos Google Cloud requeridos.

Roles para el proyecto de compilación

Para obtener los permisos que necesitas para compilar Cortex Framework, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de BigQuery Data JobUser (roles/bigquery.jobUser) en tu proyecto de compilación. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Roles para el proyecto de origen

Para obtener los permisos que necesitas para implementar Cortex Framework, pídele a tu administrador que te otorgue el rol de IAM de Visualizador de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) en tu proyecto de origen. Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Roles para proyectos de destino

Para obtener los permisos que necesitas para implementar Cortex Framework, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en tus proyectos de destino:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Ejecuta la implementación

Ejecuta el siguiente comando para activar la implementación de Cortex Framework. Este proceso realizará las siguientes acciones:

  • Verifica que se hayan completado todos los requisitos previos.
  • Conéctate al conjunto de datos sin procesar y, según la información del esquema, compila y compila los scripts de .sqlx.
  • Crea el repositorio y el espacio de trabajo de Dataform y, luego, sincroniza los artefactos compilados con el repositorio.
uv run cortex-build-and-deploy --config "config/config.yaml"

Opciones de línea de comandos

La interfaz de línea de comandos (CLI) de uv run admite estas acciones:

  • uv run cortex-build: Ejecuta la compilación del espacio de trabajo de Dataform, traduce las configuraciones de YAML y las plantillas de SQLX/JS en recursos de Dataform implementables. Para obtener más información, consulta Compilación de Cortex con la CLI.
  • uv run cortex-deploy: Envía los recursos compilados al espacio de trabajo de Dataform de destino. Para obtener más información, consulta CLI Cortex deploy.
  • uv run cortex-build-and-deploy: Combina la compilación y la transferencia de los recursos de compilación al espacio de trabajo de Dataform. Para obtener más información, consulta Compilación e implementación de Cortex con la CLI.

Ejecuta la canalización de la base de datos y los productos de datos

Una vez que se complete la implementación, el paso final es ejecutar todas las acciones en el repositorio de Dataform. Cuando ejecutas la canalización en el espacio de trabajo de Dataform, inicias la transformación lógica de los datos sin procesar en productos de datos estructurados y listos para la IA, que están listos para su uso empresarial inmediato. Lleva a cabo los pasos siguientes:

  1. Ve a Dataform.
  2. Asegúrate de estar en el proyecto correcto.
  3. Haz clic en el nombre del repositorio creado.
  4. Haz clic en el nombre del espacio de trabajo.
  5. Haz clic en Iniciar ejecución.
  6. Haz clic en Ejecutar acciones.
  7. Selecciona Todas las acciones. También puedes seleccionar los pasos que te interesen.
  8. Haz clic en Start Execution.

Verifica que la implementación se haya realizado correctamente:

  1. Haz clic en Ejecuciones.
  2. Verifica que el estado se haya completado correctamente.
  3. Haz clic en el vínculo de ejecución para obtener más detalles.

Ahora puedes revisar los activos de datos de BigQuery implementados en el conjunto de datos configurado en el archivo de configuración. Por ejemplo, CORTEX_SAP_DATAFOUNDATION y CORTEX_SAP_DATAPRODUCTS