Übersicht

Das Google Cloud Cortex Framework bietet Referenzarchitekturen, bereitstellbare Lösungen und Paketimplementierungsdienste, um Ihnen den Einstieg in Ihre Data and AI Cloud zu erleichtern. Alles, was Sie zum schnellen Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Daten- und KI-Lösungen für Ihr Unternehmen benötigen.

Das Cortex Framework konzentriert sich auf die Lösung spezifischer Probleme und bietet vorgefertigte Lösungen für Geschäftsbereiche wie Marketing, Vertrieb, Lieferkette, Fertigung, Finanzen und Nachhaltigkeit. Weitere Informationen finden Sie unter Datenquellen und Arbeitslasten.

Google Cloud Integration

Das Cortex Framework basiert auf Google Cloud Tools, um eine einheitliche Umgebung für die Verwaltung Ihrer gesamten Datenreise zu bieten. Das folgende Diagramm beschreibt, wie das Cortex Framework verschiedene Komponenten verwendet, um eine einheitliche Plattform zum Speichern, Verwalten und Analysieren von Daten aus verschiedenen Datenquellen bereitzustellen:

Abbildung 1. Technischer Stack des Google Cloud Cortex Framework.

Mehrere Tools sind für das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten aus verschiedenen Quellen in die Datenbank für die spätere Visualisierung und Analyse verantwortlich. Je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens können Sie einige der folgenden Tools verwenden:

• Datenspeicher
  • Cloud Storage: zum Speichern von Daten aus anderen Datenquellen.
  • BigQuery: serverloses, verwaltetes Data Warehouse zum Speichern und Analysieren großer Datasets. Das Cortex Framework verwendet BigQuery zum Speichern von Rohdaten, transformierten Daten und Berichtsdaten.
  • Secret Manager: sicherer Speicherdienst für vertrauliche Informationen wie Passwörter, API-Schlüssel und Zertifikate. Das Cortex Framework verwendet Secret Manager, um Ihre vertraulichen Daten zu schützen und eine verantwortungsvolle Nutzung in Ihren Daten- und KI-Projekten zu gewährleisten.
• Datenintegration und ‑verarbeitung
  • Cloud Build: Dienst, der das Erstellen, Testen und Bereitstellen Ihrer Software automatisiert. Das Cortex Framework verwendet Cloud Build zum Anpassen und Bereitstellen vorgefertigter Lösungen.
  • Dataflow: verwalteter Dienst zum Erstellen und Ausführen von Datenpipelines. Das Cortex Framework verwendet Dataflow, um bestimmte Aufgaben zum Erfassen, Transformieren und Laden von Daten zu automatisieren.
  • Cloud Composer: verwalteter Orchestrierungsdienst für Workflows. Das Cortex Framework verwendet Cloud Composer zum Verwalten und Planen komplexer Datenpipelines.
• Datentransformation und ‑analyse
  • BigQuery: serverlose Umgebung zum Erstellen und Bereitstellen von Datasets in BigQuery. Das Cortex Framework verwendet BigQuery für Datentransformationen.
  • Managed Service for Apache Spark: verwalteter Hadoop- und Spark-Dienst für die Verarbeitung großer Datenmengen. Der Managed Service for Apache Spark wird zwar seltener für die vorgefertigten Lösungen des Cortex Framework verwendet, kann aber für benutzerdefinierte Datenverarbeitungsanforderungen eingesetzt werden.
  • Looker: Business-Intelligence-Plattform für die Daten exploration und ‑visualisierung. Das Cortex Framework lässt sich in Looker einbinden, um nutzerfreundliche Dashboards und Berichte bereitzustellen.
• ML und KI
  • Vertex AI: einheitliche Plattform zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Modellen. Das Cortex Framework verwendet möglicherweise vorgefertigte Vertex AI-Komponenten in seinen Lösungen.

Data Foundation

Die Data Foundation des Cortex Framework definiert die Struktur und Organisation der Daten, um Konsistenz zu gewährleisten und die Datenanalyse in verschiedenen Anwendungen zu erleichtern. Das Cortex Framework vereinfacht die Datenverwaltung, optimiert die Entwicklung und bietet vorgefertigte Lösungen für verschiedene Geschäftsbereiche. Die Data Foundation umfasst Tools und Dienste, mit denen Daten erfasst, transformiert und geladen werden können.

Marketing, Betrieb und Nachhaltigkeit sind alles Geschäftsbereiche, die vom Cortex Framework profitieren können. Es enthält vordefinierte Arbeitslasten, mit denen Daten erfasst, analysiert und verwendet werden können. Daten können aus verschiedenen Datenquellen stammen, z. B. Salesforce Marketing Cloud, einigen Google-Plattformen (wie Google Ads und CM360), TikTok, Meta, SAP und mehr. Weitere Informationen finden Sie unter Datenquellen und Arbeitslasten.

Bereitstellung

Eine Anleitung zur Bereitstellung des Cortex Framework finden Sie in den folgenden Leitfäden:

• Schnellstartdemo: Eine Schnellstartdemo mit der Sie die Einrichtung des Cortex Framework mit Beispieldaten mit nur wenigen Klicks testen können.
• Bereitstellungsschritte: Nachdem Sie die Voraussetzungen für die Bereitstellung der Data Foundation des Cortex Framework gelesen haben, führen Sie die Schritte für die Bereitstellung in Produktionsumgebungen aus:
  1. Arbeitslasten einrichten.
  2. Repository klonen.
  3. Integrationsmechanismus festlegen.
  4. Komponenten einrichten.
  5. Bereitstellung konfigurieren.
  6. Bereitstellung ausführen.

Support

Bei Anfragen oder Problemen können Sie sich direkt an das Cortex Framework-Team wenden, indem Sie ein neues Ticket in unserem Supportkanal erstellen:

1. Rufen Sie unseren Supportkanal auf, um einen neuen Supportfall zu erstellen.
2. Optional: Fügen Sie die E-Mail-Adressen von Personen hinzu, die ebenfalls Updates erhalten sollen.
3. Senden Sie das Ticket an unser Team, indem Sie auf Erstellen klicken.

Bei allen anderen Fragen wenden Sie sich an das Cortex Framework-Team.

Weitere Informationen zu unserem Supportkanal finden Sie in den verfügbaren Ressourcen:

• Nutzerhandbuch
• FAQ
• Nutzungsbedingungen

Nächste Schritte

• Repository der Data Foundation des Cortex Framework auf GitHub ansehen.
• Informationen zu Datenquellen und Arbeitslasten, die im Cortex Framework verfügbar sind, finden Sie unter Datenquellen und Arbeitslasten.