Deployment

Questa pagina ti guida nei passaggi di deployment di Cortex Framework per i dati aziendali.

Prima di iniziare

Prima di continuare con l'implementazione, assicurati di aver completato i prerequisiti descritti nella pagina Prerequisiti.

Prima di eseguire il deployment di Cortex Framework, le tabelle SAP ERP pertinenti devono essere replicate in BigQuery. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Origine dati SAP ERP.

Deployment

Una volta preparato l'ambiente, puoi eseguire il deployment. Utilizza gli script uv di Cortex Framework per creare e trasferire gli asset di dati al tuo progetto Google Cloud , trasformando le configurazioni locali in un'architettura di dati scalabile e live.

Configurazione

Prima del deployment, i livelli di base dei dati e prodotto di dati vengono configurati tramite un approccio centralizzato di configurazione come codice. Cortex Framework utilizza un file config/config.yaml per configurare il deployment di Cortex Framework. Questo file contiene la mappatura essenziale tra i dati di origine e l'ambiente Google Cloud di destinazione. La configurazione corretta garantisce che Cortex Framework sappia esattamente dove trovare i dati non elaborati e dove materializzare i livelli risultanti.

Per un deployment riuscito di Cortex Framework, è necessario aggiungere questi valori obbligatori:

  • YOUR_BUILD_PROJECT_ID: Il progetto in cui vengono eseguiti l'orchestrazione del deployment e gli script uv.
  • YOUR_SOURCE_PROJECT_ID: il progetto contenente i dati di origine non elaborati.
  • YOUR_TARGET_PROJECT_ID: il progetto di destinazione in cui risiederanno i prodotti dati elaborati e i set di dati BigQuery.
  • YOUR_REPO_PROJECT_ID: il progetto che ospita il repository Dataform e gli artefatti di deployment.

Per informazioni dettagliate sul file di configurazione, vedi Configurazione dell'implementazione.

Configura i ruoli IAM

Configura le autorizzazioni Identity and Access Management (IAM) richieste per il deployment dei contenuti di Cortex Framework all'interno dei progetti Google Cloud richiesti.

Ruoli per il progetto di build

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per creare Cortex Framework, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Utente job BigQuery Data (roles/bigquery.jobUser) nel progetto di build. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Ruoli per il progetto di origine

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per eseguire il deployment di Cortex Framework, chiedi all'amministratore di concederti il ruolo IAM Visualizzatore dati BigQuery (roles/bigquery.dataViewer) nel progetto di origine. Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Ruoli per i progetti di destinazione

Per ottenere le autorizzazioni necessarie per eseguire il deployment di Cortex Framework, chiedi all'amministratore di concederti i seguenti ruoli IAM nei progetti di destinazione:

Per saperne di più sulla concessione dei ruoli, consulta Gestisci l'accesso a progetti, cartelle e organizzazioni.

Potresti anche riuscire a ottenere le autorizzazioni richieste tramite i ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Esegui il deployment

Esegui questo comando per attivare il deployment di Cortex Framework. Questa procedura eseguirà le seguenti azioni:

  • Verifica che tutti i prerequisiti siano stati completati.
  • Connettiti al set di dati non elaborato e, in base alle informazioni sullo schema, crea e compila gli script .sqlx.
  • Crea il repository e lo spazio di lavoro Dataform, quindi sincronizza gli artefatti compilati con il repository.
uv run cortex-build-and-deploy --config "config/config.yaml"

Opzioni della riga di comando

L'interfaccia a riga di comando (CLI) uv run supporta queste azioni:

  • uv run cortex-build: esegue la compilazione dello spazio di lavoro Dataform, traducendo le configurazioni YAML e i modelli SQLX/JS in asset Dataform implementabili. Per saperne di più, consulta CLI Cortex build.
  • uv run cortex-deploy: esegue il push degli asset compilati nello spazio di lavoro Dataform di destinazione. Per saperne di più, consulta CLI Cortex deploy.
  • uv run cortex-build-and-deploy: combina la compilazione e il push degli asset di build nell'area di lavoro Dataform. Per saperne di più, consulta CLI Cortex build and deploy.

Esegui la pipeline della base di dati e dei prodotti dati

Al termine del deployment, l'ultimo passaggio consiste nell'eseguire tutte le azioni nel repository Dataform. Eseguendo la pipeline all'interno dello spazio di lavoro Dataform, avvii la trasformazione logica dei dati non elaborati in Data Product strutturati e pronti per l'AI, pronti per l'uso aziendale immediato. Segui questi passaggi:

  1. Vai a Dataform.
  2. Assicurati di trovarti nel progetto corretto.
  3. Fai clic sul nome del repository creato.
  4. Fai clic sul nome dello spazio di lavoro.
  5. Fai clic su Avvia esecuzione.
  6. Fai clic su Esegui azioni.
  7. Seleziona Tutte le azioni. Puoi anche selezionare i passaggi che ti interessano.
  8. Fai clic su Avvia esecuzione.

Verifica l'esito positivo del deployment:

  1. Fai clic su Esecuzioni.
  2. Verifica che lo stato sia completato correttamente.
  3. Fai clic sul link di esecuzione per ulteriori dettagli.

Ora puoi esaminare gli asset di dati BigQuery di cui è stato eseguito il deployment nel set di dati configurato nel file di configurazione. Ad esempio, CORTEX_SAP_DATAFOUNDATION e CORTEX_SAP_DATAPRODUCTS.